基于線狀特征提取的機場目標(biāo)識別技術(shù).pdf

1、對機場目標(biāo)識別的研究,從軍事角度上可以幫助制導(dǎo)武器在末制導(dǎo)階段自動識別敵方機場,通過摧毀敵方機場目標(biāo),瓦解敵方空軍,對實現(xiàn)低成本打擊、精確打擊目標(biāo)有很大的促進作用,從民用角度上實現(xiàn)民用飛機的自動導(dǎo)航,可以提高民航系統(tǒng)的安全度,確保飛機的穩(wěn)定降落。如何從航拍圖像中準(zhǔn)確快速的提取機場目標(biāo),并將整個目標(biāo)識別的過程可視化的研究工作是具有重大的理論價值和實際意義的。
　　首先,本文針對機場跑道是機場中最明顯、最規(guī)則、最能反映機場位置信息的建

2、筑物這一特點,檢測出機場跑道的位置,相應(yīng)就得到了機場位置。因此本文圍繞機場跑道的檢測,研究了機場圖像的線狀特征提取算法,從圖像空間到參數(shù)空間的“一對多”映射方式、累加器的唱票方法和端點檢測等方面指出傳統(tǒng)Hough變換應(yīng)用于機場檢測的局限性,并利用機場的先驗知識驅(qū)動策略,提出了針對機場目標(biāo)提取的改進Hough變換,較之傳統(tǒng)Hough變換檢測時間和正確率分別提高了30％、70％,并引入了國際上在線段檢測上正確率最高的LSD算法,輔助以機場中

3、跑道的長度門限值范圍、寬度限制和跑道平行等特征,對保留線段檢測出機場跑道的邊緣。
　　其次在實際的偵察機探測圖像時,獲取機場位置是通過不止一幅圖像確定的,是通過多幅連續(xù)的序列圖發(fā)現(xiàn)、驗證、確認(rèn)的。本文針對沿著直線段飛行的偵察機這一特例,考慮無人機的飛行距離、探測器延時等情況,采用截斷分塊處理探測圖像的方法,能夠在保持原有正確率的基礎(chǔ)上,檢測時間縮減為原來的22％。
　　最后選用Vega Prime、MapX等開發(fā)工具,在VC