2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展,傳感器的應(yīng)用越來越多。不僅在軍事中得到廣泛應(yīng)用,而且由于傳感器價(jià)格的降低,在民用中也得到了很好運(yùn)用。由于單一傳感器并不能全面準(zhǔn)確的描述目標(biāo),近年來,國(guó)內(nèi)外以巨額的投資進(jìn)行多傳感器系統(tǒng)的研制,并取得了一定的成果。多傳感器融合是多傳感應(yīng)用的重要領(lǐng)域,有很多學(xué)者和院校正在研究,但主要針對(duì)像素級(jí)的,而像素級(jí)融合計(jì)算量很大,針對(duì)這一問題,本文研究了特征級(jí)融合,并對(duì)紅外和可見光兩種常用的傳感器,主要進(jìn)行了特征提取方法的研究。<

2、br>  本文首先討論了傳統(tǒng)的特征提取方法。幾何矩不變性,Hu矩和仿射不變矩的多項(xiàng)式的構(gòu)造,還討論了常用的共生矩陣特征量。針對(duì)組合多項(xiàng)式包含冗余信息,并且不能有效地提取目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息,研究了 Zernike矩和小波矩。針對(duì)小波矩不能滿足仿射不變性的問題,提出了小波和仿射不變矩的組合矩的特征提取方法。
  其次,針對(duì)紅外和可見光的特點(diǎn),研究了紅外圖像形狀特征提取和可見光圖像的邊緣特征提取。紅外傳感器獲取的圖像目標(biāo)和背景的差異明顯,討

3、論了紅外圖像的閾值分割算法,并對(duì)分割后的不同類型目標(biāo)進(jìn)行了不同矩特征提取和結(jié)果分析;可見光傳感器能獲取圖像目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息,討論了可見光圖像的邊緣檢測(cè)算子,并對(duì)檢測(cè)后的不同類型目標(biāo)進(jìn)行了不同矩特征和共生矩陣特征提取和結(jié)果分析。
  最后,針對(duì)紅外和可見光圖像傳感器的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì),研究了紅外和可見光圖像的特征提取和融合方法。首先利用紅外圖像檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域,然后映射到可見光圖像中,然后分別提取紅外圖像目標(biāo)的形狀特征和可見光圖像的邊緣特征,最后

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