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遥感图像中飞机目标的识别分类算法研究

作者：郑南 Publish: 2007-8-2 Hits:-

【中文题名】

遥感图像中飞机目标的识别分类算法研究

【英文题名】

Algorithm Research for Aircraft Recognition and Classification in Remote Sensing Images

【学科专业】

电路与系统

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-2

【中关键词】

遥感图像,图像分割,目标特征提取,分类器,,

【英关键词】

【分类导航】

航空、航天>航空>航空飞行术>专业航空>>

【论文摘要】

遥感图像目标自动识别是图像处理和模式识别领域中重要的研究课题,具有很高的学术和实际应用价值。由于在军事领域中,飞机是重要的军事目标,也是侦察和打击的主要对象之一。因此,利用航空航天图像识别地面停放的飞机的类型,状态和数量,以及查明所携带的武器的情况对完成目标打击任务尤为重要。针对飞机在战争中的重要性,本论文选用飞机作为目标,建立了航空、航天图像目标自动识别和智能判读系统。本论文针对遥感图像目标自动识别的特殊性,在借鉴人类视觉系统和该领域专家判读经验的基础上,建立了一个以航空航天影像为基本数据源的智能化计算机软件系统。该系统通过执行一系列图象分析任务,利用一些独创性的方法,提取有效的目标特征,从航空航天图像上检测出飞机并确定飞机位置,完成对军事目标——飞机的自动识别和提取,进而对感兴趣的飞机进行分析并给出飞机的全部资料,为作战机关提供目标打击的依据

【论文题纲】

内容提要	4-8
第一章绪论	8-11
1.1 课题的背景与研究意义	8
1.2 遥感图像自动识别的发展现状	8-10
1.3 本课题的主要工作内容及预期目标	10-11
1.3.1 本课题主要研究内容	10
1.3.2 本课题预期达到的目标	10-11
第二章自动识别系统的设计	11-14
2.1 系统总体框架	11-13
2.1.1 图像数据管理子系统	11-12
2.1.2 图像输入子系统（Input）	12
2.1.3 图象预处理子系统（Preprocessing）	12
2.1.4 目标定位子系统（Detecting）	12
2.1.5 目标识别子系统（Recognition）	12
2.1.6 数据库子系统（Database）	12-13
2.1.7 情报生成子系统（Information）	13
2.2 说明	13-14
第三章航空遥感图像的预处理	14-22
3.1 图像对比度处理	14-16
3.1.1 线性和分段线性灰度拉伸	14-15
3.1.2 自由曲线灰度拉伸	15
3.1.3 直方图均衡	15-16
3.2 图像放大	16-17
3.3 图像去噪	17-22
3.3.1 基于小波标架的图像去噪	18-21
3.3.1.1 小波标架	18-19
3.3.1.2 算法介绍	19-21
3.3.2 实验与结论	21-22
第四章飞机区域的边缘提取及分割	22-44
4.1 边缘提取	22-27
4.1.1 微分法	22-25
4.1.2 曲线跟踪法	25-26
4.1.3 松弛标记法	26
4.1.4 掩膜法	26-27
4.2 图像分割	27-44
4.2.1 概述	27-28
4.2.2 图像分割的定义	28-29
4.2.3 利用边缘检测的图像分割	29-32
4.2.4 阈值法分割	32-37
4.2.4.1 最优阈值法分割技术	33-34
4.2.4.2 自适应阈值法分割技术	34-35
4.2.4.3 迭代阈值法分割技术	35-36
4.2.4.4 实验结果	36-37
4.2.5 改进区域分割方法	37-41
4.2.5.1 自适应阈值的选择	37-39
4.2.5.2 基于自适应的改进区域分割方法	39-40
4.2.5.3 实验结果	40-41
4.2.6 模糊差影滤波分割	41-44
4.2.6.1 高斯模糊	41-42
4.2.6.2 差影处理	42-43
4.2.6.3 差影处理实验结果	43-44
第五章飞机目标的特征提取	44-65
5.1 概述	44
5.2 不变矩	44-52
5.2.1 常规矩	44-46
5.2.2 仿射不变矩	46-48
5.2.3 新不变矩	48-50
5.2.4 傅立叶梅林不变矩	50-51
5.2.5 模糊不变矩	51-52
5.2.6 边矩	52
5.3 小波矩	52-54
5.3.1 小波矩不变量	53-54
5.4 模糊仿射不变矩	54-59
5.4.1 模糊不变矩	55-56
5.4.2 模糊仿射不变矩	56-59
5.5 实验结果	59-65
5.5.1 模糊仿射不变矩实验结果	59-65
5.5.1.1 原始图像的仿射不变矩实验结果	59-60
5.5.1.2 处理高斯模糊(σ=3 ) 图像	60-61
5.5.1.3 处理不同种类目标图像	61-65
第六章分类器的设计	65-75
6.1 BP 神经网络及BP 算法介绍	65-66
6.2 基于BP 网人工神经网络分类器设计	66-69
6.3 基于小波神经网络目标识别	69-73
6.4 实验结果及数据统计	73-75
第七章结论	75-77
参考文献	77-79
摘要	79-82
Abstract	82-85
致谢	85

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389438



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