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红外图像预处理与空中目标自动识别方法研究
作 者: 白旭
导 师: 王平
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 电子与通信工程
关键词: 红外成像制导 自动目标识别 多级中值滤波 NSCT变换 OTSU方法 PSO算法 Radon变换 傅立叶描述子
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
红外成像制导具有灵敏度高、抗干扰能力强、探测距离远、全天候工作等优点,能较好地满足复杂战场环境下的作战要求,因此在地空、空空导弹的制导系统中得到了广泛的应用。随着红外成像技术与图像处理设备的不断发展,红外成像制导技术已成为精确制导技术的重要发展方向之一。论文针对红外成像制导系统中红外图像去噪、图像分割及目标识别进行了深入研究。论文的主要工作和研究成果如下:(1)在仔细分析红外图像噪声特点的基础上,根据红外图像兼有椒盐噪声和高斯噪声的特点,对其采用不同的方法进行去除。针对红外图像中的椒盐噪声,将极值中值滤波的思想与多级中值滤波方法相结合对其进行去除。在现有的NSCT变换去噪方法基础上,对其自适应阈值选取方法进行一定的改进,用于去除红外图像中的高斯噪声。实验表明这两种方法能有效去除噪声,同时保护边缘信息。(2)针对红外图像的目标分割,将聚类思想和OTSU方法相结合,得到了聚类约束的OTSU阈值分割方法。实验表明该方法,提高了阈值选取的准确性,有较好的分割效果。对粒子群优化算法进行改进,用于对聚类约束OTSU分割算法进行优化。实验结果表明,对阈值分割算法利用改进的PSO算法进行优化提高了分割算法的实时性。(3)在深入研究基于Radon变换的多尺度不变特征的基础上,针对其不具备旋转不变性的缺点,利用傅立叶描述子的思想对其进行改进,得到Radon-Fourier描述子,用于红外空中目标的自动识别。实验表明该方法能够较好的识别空中目标和干扰目标,同时该方法对噪声具有较强的适应性。
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全文目录
摘要 9-10 ABSTRACT 10-11 第一章 绪论 11-19 1.1 研究背景及意义 11-12 1.2 图像预处理与自动目标识别研究现状 12-17 1.2.1 图像去噪方法 12-13 1.2.2 图像分割方法 13-15 1.2.3 自动目标识别 15-17 1.3 论文的研究内容及结构安排 17-19 第二章 红外图像噪声分析与抑制 19-34 2.1 引言 19 2.2 红外图像的噪声特点 19-21 2.3 极值-多级中值滤波去噪 21-25 2.3.1 多级中值滤波 21-22 2.3.2 极值-多级中值滤波 22-23 2.3.3 实验结果与分析 23-25 2.4 基于 NSCT 变换的红外图像去噪 25-33 2.4.1 非下采样 Contourlet(NSCT)变换 26-28 2.4.2 基于 NSCT 变换的红外图像自适应阈值去噪 28-32 2.4.3 实验结果与分析 32-33 2.5 小结 33-34 第三章 基于 OTSU 及粒子群优化的红外图像分割 34-50 3.1 引言 34 3.2 基于 OTSU 的图像分割方法 34-42 3.2.1 一维 OTSU 方法 34-35 3.2.2 二维 OTSU 方法 35-37 3.2.3 聚类约束的 OTSU 阈值分割方法 37-40 3.2.4 实验结果与分析 40-42 3.3 粒子群算法及其改进 42-47 3.3.1 标准粒子群算法 43-44 3.3.2 改进的粒子群算法 44-45 3.3.3 实验结果与分析 45-47 3.4 粒子群优化的聚类约束 OTSU 分割方法 47-49 3.4.1 聚类约束 OTSU 算法的 PSO 优化 47-48 3.4.2 实验结果与分析 48-49 3.5 小结 49-50 第四章 基于 Radon-Fourier 描述子空中目标识别方法 50-65 4.1 引言 50 4.2 基于 Radon 变换的多尺度不变特征 50-56 4.2.1 Radon 变换的定义及性质 51-53 4.2.2 多尺度不变特征及性质 53-56 4.3 傅立叶描述子 56-57 4.4 基于 Radon-Fourier 描述子的目标识别方法 57-64 4.4.1 Radon-Fourier 描述子 58-59 4.4.2 目标识别方法 59-60 4.4.3 实验结果与分析 60-64 4.5 小结 64-65 结束语 65-66 致谢 66-67 参考文献 67-73 作者在学期间取得的学术成果 73
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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