检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2006年第z2期18卷 757-761页

作者：张恒哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

提出了一种新的红外图像分析算法。该算法根据图像预处理分割后的二值图像,对目标图像进行递归标记,避免了基于点的连通体检测中“1”像素点可能被重复扫描的现象,实现了只考虑提取目标特征,不用得到最终的标记图像本身的要求。获取对... 详细信息

提出了一种新的红外图像分析算法。该算法根据图像预处理分割后的二值图像,对目标图像进行递归标记,避免了基于点的连通体检测中“1”像素点可能被重复扫描的现象,实现了只考虑提取目标特征,不用得到最终的标记图像本身的要求。获取对应红外图像的二进制编号后,根据目标形心特征进行变分辨率相关匹配,实验结果表明对理想及带噪声的输入均有较好识别率。该算法在提高了目标单帧检测概率同时,尽可能地降低了相关匹配的运算量。

关键词：递归标记变分辨率相关匹配二值图像

来源：评论

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基于递归标记和神经网络的红外目标匹配识别

引用

系统仿真学报 2006年第12期18卷 3463-3467页

作者：张恒哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

提出了一种红外图像匹配算法。选取实际红外目标,依据图像预处理后的图像,提取对应目标的递归标记,作为BP网络的输入样本,目标的形心为输出样本构建BP神经网络。对网络进行抗干扰训练后,根据目标形心特征进行变分辨率相关匹配。该算法... 详细信息

提出了一种红外图像匹配算法。选取实际红外目标,依据图像预处理后的图像,提取对应目标的递归标记,作为BP网络的输入样本,目标的形心为输出样本构建BP神经网络。对网络进行抗干扰训练后,根据目标形心特征进行变分辨率相关匹配。该算法在提高了目标识别率的同时,极大地增强了图像处理的实时性,具有工程实用价值。

关键词：递归标记神经网络抗干扰变分辨率相关匹配

来源：评论

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一种新的红外二值图像递归标记算法

引用

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2006年第6期30卷 946-949页

作者：张恒哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

提出了一种新的红外图像识别算法.该算法根据图像预处理分割后的二值图像,对目标图像进行递归标记,避免了基于点的连通体检测中“I”像素点可能被重复扫描的现象,实现了只考虑提取目标特征,不用得到最终的标记图像本身的要求,更加有利... 详细信息

提出了一种新的红外图像识别算法.该算法根据图像预处理分割后的二值图像,对目标图像进行递归标记,避免了基于点的连通体检测中“I”像素点可能被重复扫描的现象,实现了只考虑提取目标特征,不用得到最终的标记图像本身的要求,更加有利于对目标的检测与跟踪.分析、实验结果表明算法对理想及带噪声的输入均有较好的识别率,能提高目标单帧检测概率.算法易于实现并行处理,提高了图像处理实时性,具有一定的工程实用性.

关键词：递归标记像素 PSNR二值图像

来源：评论

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基于递归标记的红外图像变分辨率相关匹配算法

基于递归标记的红外图像变分辨率相关匹配算法

引用

中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会

作者：张恒哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

关键词：递归标记变分辨率相关匹配二值图像

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红外目标检测与识别理论与技术研究

红外目标检测与识别理论与技术研究

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作者：张恒哈尔滨工程大学

学位级别：博士

本文对红外目标检测、识别以及红外目标图像的处理算法进行了一些研究。主要有空时域滤波在红外目标检测中的应用、红外目标运动检测分析、基于灰度估计的红外目标检测研究、红外目标逐步匹配识别算法研究,基于标记和神经网络的红外目... 详细信息

本文对红外目标检测、识别以及红外目标图像的处理算法进行了一些研究。主要有空时域滤波在红外目标检测中的应用、红外目标运动检测分析、基于灰度估计的红外目标检测研究、红外目标逐步匹配识别算法研究,基于标记和神经网络的红外目标识别算法研究。从抑制背景的角度,研究了空时域滤波在红外目标检测中的应用,既从空域上考虑,又从时域上着手。图像在空域上的滤波采用自适应滤波减少噪声的影响。针对梯度形成的目标边缘,可能在时域差分后损失有用信息,本文提出在差分前先检测目标边缘,差分后利用像素邻域的信息加以插值补偿。由于时域和空域的噪声是互不相关的,所以将空域滤波的结果和时域滤波的结果综合,得到具有高信噪比的图像,能很好地适应复杂的起伏背景,达成对目标的有效检测。针对目标运动检测问题,从光流法分析、梯度运动估计和灰色系统估计三个方面进行分析。经过仿真试验得出结论,最好在实用中将光流法分析和梯度运动估计结合,先用光流场发现目标的运动规律(前提是符合光流的形成条件),再用梯度方法准确测量,针对运动目标的帧间运动轨迹用灰色系统估计来预测。试验表明,采用上述方法对红外运动目标检测有一定的建设性意义,同时考察了检测运动目标的适用度。对于灰度估计下的红外目标的检测问题,提出了改进的最大熵估计算法,首次提出了熵估计中的柔性因子和强制因子的概念。利用红外目标图像的熵进行灰度估计后,对筛选出来的目标做标记,经像素形态结构算子滤波后,检测出红外图像相对应的目标。为求解由马尔可夫随机场问题分割图像的最大后验概率问题,采用了基于博弈论的决定性退火算法,它能收敛于局部最优解。再利用矩函数的特性,对退火后的图像的矩-傅里叶描述子特征向量构成的特征矩阵进行逐步匹配。使用退火处理与逐步匹配识别算法的结合,能够在很大程度上识别到目标。研究了基于标记和神经网络的红外图像识别问题。选取实际红外目标,依据预处理后的图像,提取对应目标的递归标记作为BP网络的输入样本,目标的形心为输出样本,构建BP神经网络。对网络进行抗干扰训练后,根据目标形心特征进行变分辨率相关匹配。在提高了目标识别率的同时,极大地增强了图像处理的实时性。本文通过仿真,对红外目标检测和识别体系中的红外目标图像处理方法进行了深入研究,为复杂环境下红外目标检测和识别提供了有效的算法,对工程实践具有指导性意义。

关键词：红外目标检测红外目标识别灰度估计空时域滤波递归标记

来源：评论

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