基于LARK和近鄰結(jié)構(gòu)匹配的紅外目標(biāo)識別方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著夜視成像技術(shù)的迅猛發(fā)展,紅外目標(biāo)檢測識別技術(shù)愈加成熟,且擁有廣泛的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的前景。近幾年來,國內(nèi)外眾多學(xué)者提出了多種目標(biāo)識別方法,例如基于分類器和訓(xùn)練學(xué)習(xí)的識別方法、免訓(xùn)練的基于局部自適應(yīng)回歸核(Locally AdaptiveRegression Kernels,LARK)方法和基于局部統(tǒng)計(jì)匹配模型的目標(biāo)識別方法(Local SimilarStructure Statistical Matching,LSSSM)等。

2、  一方面,為了融合局部自適應(yīng)回歸核特征的優(yōu)勢,避免局部統(tǒng)計(jì)匹配造成的結(jié)構(gòu)誤差,另一方面,針對紅外圖像的低對比度和高噪聲的特點(diǎn),和其目標(biāo)的隨機(jī)性及背景遮擋性,提出了一種基于局部自適應(yīng)回歸核特征的近鄰結(jié)構(gòu)匹配算法(NeighboringStructure Reconstructed Matching,NSRM)。在提取紅外圖像的局部LARK特征矩陣的同時(shí),考慮局部窗口鄰域的結(jié)構(gòu)關(guān)系。采用非負(fù)線性重構(gòu)方法計(jì)算圖像的近鄰結(jié)構(gòu)關(guān)系特征。同時(shí)對L

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