下視紅外目標(biāo)多譜識別技術(shù)研究.pdf

1、紅外自動目標(biāo)識別技術(shù)是一項(xiàng)難度較大、國內(nèi)外軍事部門高度重視的高級智能化圖像處理技術(shù)。雖從20世紀(jì)80年代開始，國內(nèi)外已投入了大量人力、財力進(jìn)行該項(xiàng)研究工作，取得了較大進(jìn)展，已有不少新理論、新算法問世，現(xiàn)己有很多實(shí)用的自動目標(biāo)識別系統(tǒng)處于研制中，但就滿足在多變戰(zhàn)術(shù)和自然環(huán)境中使用的武器系統(tǒng)要求來說，它還存在一定的距離，未達(dá)到實(shí)用階段。
　　 本文針對紅外目標(biāo)：機(jī)場、水體、飛機(jī)和艦船提出了單譜紅外以及多光譜圖像融合的下視自動目標(biāo)識別

2、算法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法具有良好的實(shí)時性、適應(yīng)性與魯棒性。本文研究內(nèi)容可總結(jié)如下：
　　 (1)分析了紅外成像原理及不同材質(zhì)的物體在紅外成像上的差異，為后續(xù)研究提供了基礎(chǔ)。
　　 (2)提出基于目標(biāo)與場景關(guān)系的單譜紅外圖像飛機(jī)目標(biāo)識別算法。該算法利用飛機(jī)目標(biāo)與機(jī)場背景的依附關(guān)系，在復(fù)雜背景紅外遙感圖像中，首先檢測機(jī)場區(qū)域，接著在圖像中的機(jī)場區(qū)域進(jìn)行飛機(jī)目標(biāo)的識別。通過考慮目標(biāo)與場景的關(guān)系，算法有效提高了目標(biāo)識別的實(shí)時性并

3、降低了目標(biāo)識別的難度。
　　 (3)提出基于目標(biāo)與場景關(guān)系的單譜紅外圖像艦船目標(biāo)識別算法。該算法利用艦船目標(biāo)與水體的依附關(guān)系，在復(fù)雜背景紅外圖像中，首先檢測水體區(qū)域，接著在圖像中的水體區(qū)域進(jìn)行艦船目標(biāo)的識別。通過考慮目標(biāo)與場景的關(guān)系，該算法有效提高了目標(biāo)識別的實(shí)時性并降低了目標(biāo)識別的難度。
　　 (4)提出基于模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)與艦船目標(biāo)的特征級中、長波紅外圖像多譜融合識別算法。該算法以模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為目標(biāo)識別與數(shù)