【摘 要】
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该文研究了基于多级假设检验的多尺度红外目标识别方法.主要用于解决典型红外电厂目标特征的稳定可靠识别问题,以适应战场环境下的需要.该文首先通过分析多幅典型的红外电厂
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该文研究了基于多级假设检验的多尺度红外目标识别方法.主要用于解决典型红外电厂目标特征的稳定可靠识别问题,以适应战场环境下的需要.该文首先通过分析多幅典型的红外电厂图像,总结得到了红外电厂图像的成像特点以及影响成像质量的因素,并由此提出了红外电厂图像的识别规则.然后应用基于局部递归OTSU算法,以及数学形态学的水线分割算法,实现了可能目标的分割.接着结合基于边过程的标记方法,较好的实现了感兴趣区域提取,大大缩小了目标的搜索范围.紧接着在感兴趣区域内,利用Canny变换,提取出目标的显著性边缘特征.通过结合已分割图像的区域特征获得了红外电厂的二阶矩特征.最终将提取到的边缘特征和区域矩特征结合,成功地完成了典型红外电厂目标的识别工作.
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