基于被動(dòng)毫米波成像的隱匿違禁物品檢測(cè)識(shí)別方法研究.pdf

1、本文以基于被動(dòng)毫米波成像的人體隱匿違禁物品自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別為應(yīng)用背景，對(duì)毫米波圖像的檢測(cè)、特征提取、分類(lèi)識(shí)別展開(kāi)了深入細(xì)致研究。
　　隱匿物品的檢測(cè)通過(guò)預(yù)處理實(shí)現(xiàn)，包括圖像去噪、增強(qiáng)和分割。本文采用改進(jìn)的小波軟閾值去噪算法進(jìn)行去噪，使毫米波圖像在背景噪聲被抑制的同時(shí)可以保留較為清晰的邊緣;引入FT視覺(jué)顯著性分析方法對(duì)毫米波圖像進(jìn)行增強(qiáng)，并針對(duì)毫米波圖像為灰度圖像的特點(diǎn)，將原來(lái)應(yīng)用于Lab顏色空間的處理方法轉(zhuǎn)換到灰度級(jí)亮度空間，使原來(lái)的

2、三維特征降低為一維，在保證處理效果的同時(shí)，大幅度減少運(yùn)算時(shí)間。并將其與小波域非線性外推以及ITTI、GBVS分析等圖像增強(qiáng)方法作對(duì)比，證明該方法可以突出隱匿違禁物品并保持其完整的形狀信息;之后本文在采用OTSU方法進(jìn)行圖像分割后，增加形態(tài)學(xué)重構(gòu)步驟，用于排除背景區(qū)域，提取出隱匿物品。
　　論文分析傳統(tǒng)傅里葉算子、HU不變矩、幾何常量等特征提取方法的特點(diǎn)與不足，針對(duì)毫米波圖像紋理、顏色特征不明顯的特點(diǎn)，提出了基于Radon變換構(gòu)造特

3、征值的方法。Radon變換本身并不具有不變性，但本文通過(guò)Radon變換構(gòu)造了具有平移、縮放、旋轉(zhuǎn)不變性的特征值，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)從可操作性、表述范圍、單一性、穩(wěn)定性、敏感性等方面驗(yàn)證了該特征提取方法的優(yōu)越性。
　　在識(shí)別部分，針對(duì)毫米波圖像的小樣本條件，通過(guò)分析比較隨機(jī)森林、RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)(SVM)的性能特點(diǎn)，提出將基于Radon變換構(gòu)造的特征值與SVM分類(lèi)器結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)隱匿違禁物品的自動(dòng)識(shí)別的方法。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明該