

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、應用光學相關原理的聯(lián)合變換相關器以運算速度快、信息存儲容量大以及平行運算等優(yōu)點廣泛應用于模式識別領域中。通過探測目標與模板而得到的相關點為依據(jù),進而確定目標的方位信息,并將這種光電混合系統(tǒng)結(jié)合各種計算機編程技術,已經(jīng)完成了對微光目標、紅外目標、復雜背景下目標及小目標等多種靜止目標的識別。
但是在運動目標的光學相關識別中,由于目標自身運動所導致的目標與模板之間存在的畸變問題及周圍復雜背景、天氣變化和低對比度環(huán)境等外在因素對聯(lián)合變
2、換相關器的干擾,出現(xiàn)了在探測過程中沒有相關點或相關點微弱的現(xiàn)象,嚴重影響運動目標光學相關識別的順利進行。
針對運動過程中目標與模板之間存在的大小、旋轉(zhuǎn)及形狀等不匹配的問題,提出了瞬態(tài)模板更換的方法,選擇識別動態(tài)序列中的前一幀瞬時狀態(tài)作為下一幀的模板,這樣便可完成實時對模板的更新。
為了增強相關點的亮度,提高相關器的識別效率,分別將小波、多小波及小波的提升算法引入對運動圖像的物面處理技術中。提出了采用形態(tài)學膨脹處理的小
3、波邊緣提取算法及小波多尺度邊緣融合算法;應用多小波所具有的多重多分辨率分析性質(zhì),提出了基于多小波變換的邊緣提取算法及能分別增強高、低頻信息的多小波圖像增強技術;并進一步對小波的算法進行提升,給出了基于小波提升算法的邊緣提取方法。
分別將這些物面處理算法與瞬態(tài)模板方法相結(jié)合應用到光學相關運動目標的識別中,結(jié)果表明,基于小波變換的模極大值提取、小波多尺度邊緣融合及基于多小波變換的圖像增強算法均可提高相關器對低對比度運動目標的識別率
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 光學相關紅外目標識別.pdf
- 運動目標識別與跟蹤技術研究.pdf
- 遠程實時運動目標識別技術的研究.pdf
- 水下目標識別的相關技術研究.pdf
- 基于視頻的多運動目標識別技術研究.pdf
- 運動車輛目標識別及跟蹤技術研究.pdf
- 基于光學相關濾波器的三維目標識別研究.pdf
- 智能監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標識別技術的研究.pdf
- 智能視頻監(jiān)控中運動目標識別技術的研究.pdf
- SAR自動目標識別及相關技術研究.pdf
- 遮攔目標識別技術的研究.pdf
- 運動目標識別與光電跟蹤定位技術研究.pdf
- 基于光學遙感圖像的艦船目標識別研究.pdf
- 基于視頻的多運動目標識別技術研究(1)
- 基于目標標識特征分析和匹配的視頻運動目標識別.pdf
- 目標識別技術研究.pdf
- 運動目標識別與跟蹤算法的研究.pdf
- 光學高分辨遙感圖像目標識別算法研究.pdf
- 智能監(jiān)控中運動目標識別與分類技術研究.pdf
- 光學遙感圖像跑道提取與油罐目標識別技術研究.pdf
評論
0/150
提交評論