典型目標(biāo)識別及抗天氣干擾技術(shù)研究.pdf

1、目標(biāo)識別是各種機器視覺系統(tǒng)所要解決的關(guān)鍵問題。本文對目標(biāo)識別，特別是軍事目標(biāo)識別和車牌識別進行了系統(tǒng)綜述，將軍事目標(biāo)識別各個發(fā)展階段的特點以及車牌識別的國內(nèi)外現(xiàn)狀作了分析總結(jié)。然后，在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、圖像分割、圖像特征分析與描述、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大氣散射等理論的基礎(chǔ)之上建立了自己的目標(biāo)識別框架，提出了一些新的綜合算法并在實際系統(tǒng)中實現(xiàn)，取得了理想的效果。 一個通用的目標(biāo)識別系統(tǒng)是不存在的，針對目標(biāo)識別系統(tǒng)中各關(guān)鍵技術(shù)的通用算法也是不存在的

2、，這也正是人們致力于此方面研究的原因。本文以軍事目標(biāo)識別和汽車牌照自動識別兩個研究課題中的目標(biāo)識別為研究主線，分別研究了基于綜合特征和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在這兩方面的應(yīng)用。提出了用于車牌識別的綜合特征識別算法及用于軍事目標(biāo)的不變矩特征與圓度特征綜合識別算法。 識別算法雖然是目標(biāo)識別的關(guān)鍵技術(shù)，但如果不能準(zhǔn)確地提取目標(biāo)，則無論是基于特征的算法還是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法都將無法實現(xiàn)。因此，本文也研究了目標(biāo)檢測和提取的方法，提出了基于綜合特征

3、的車牌快速定位算法與車牌字符分割算法，以及基于多層次特征與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)遞歸提取方法。 本文研究了基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別方法，分析了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)分類器的功能與結(jié)構(gòu)，并設(shè)計了三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器：BP網(wǎng)絡(luò)、自組織競爭網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)，采用基于像素的方法對汽車牌照、軍事目標(biāo)進行識別。還采用了基于不變特征的BP與自組織競爭網(wǎng)絡(luò)進行軍事目標(biāo)的識別。 此外，本文還對目標(biāo)識別中的天氣干擾問題進行了研究，專門分析了不良天時與