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文檔簡介
1、空戰(zhàn)是一個復(fù)雜、動態(tài)的環(huán)境,為了在戰(zhàn)爭中取得作戰(zhàn)主動權(quán),必須在戰(zhàn)斗之前做好各種準備工作。譬如對戰(zhàn)場信息的獲取,對戰(zhàn)場信息的處理,對敵方目標的辯識與跟蹤等等。如果占有了絕對的信息優(yōu)勢,實現(xiàn)了戰(zhàn)場單向透明,就便于更快更準地打擊目標。因此,基于圖像信息的獲取,對敵方目標的提取與識別技術(shù)已成為國際上熱門的軍事研究課題。本論文討論了基于DSP飛機目標識別方法,主要做了以下幾個方面的工作: 首先分析了本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展方向,并對DS
2、P技術(shù)發(fā)展的軟硬件進行了簡要介紹,著重探討了DSP在圖像處理應(yīng)用過程中程序結(jié)構(gòu)的設(shè)計方法及大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i問題。 其次,重點研究了飛機目標的分割技術(shù),提出了不同的方法進行灰度分割和彩色分割。對于灰度分割,研究了遺傳算法類間類內(nèi)綜合方差分割法;對于彩色的分割,探索了提取目標顏色特征與形態(tài)學(xué)分割法。另外,還研究了對背景固定的灰度視頻流及彩色視頻流的運動目標進行了檢測分割,這些分割方法均取得了不錯的效果,為目標識別作好了準備。
3、 接著研究了對分割目標的特征提取,主要進行了不變矩和奇異值特征提取,不變矩主要是對如何提高運算的速度進行了一些改進,取得了較好的效果;奇異值主要是對其運用的方法進行了改進,提出了以計算圖像局部區(qū)域象素的個數(shù)為計數(shù)特征。另外,從運算速度上也進行了優(yōu)化處理。 然后是對目標進行識別,將目標特征樣本輸入到分類器中進行訓(xùn)練,再運用測試樣本進行測試,得到了良好的識別結(jié)果。識別方法主要是運用了BP神經(jīng)目標識別方法和基于小波分析的識別方法。
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