航空图像中机场停泊飞行器的识别技术研究

【类型】学位论文

【作者】李迎春 

【关键词】 不变性特征参数提取 ,自动目标识别 ,目标检测 ,不变矩 ,目标定位

【摘要】计算机视觉技术的发展，尤其是模式识别的发展，使得判读航空图像及照片朝着智能化的方向发展成为可能。将各种高新技术引入图像处理、图像识别和图像传输系统，运用计算机智能控制的方法和手段，自动收集和处理侦察情报，提高情报的时效性、准确性，提高侦察系统的自动化能力，研制侦察图像智能化识别软件就显得十分迫切。 由于航空图像存在目标小且与周围复杂背景相联系，图像光照不均匀且模糊变形等特点，因此研究航空图像的自动目标识别难度很大。目标识别是一个复杂的集成软件系统，它广泛地涉及到图像处理、模式识别、人工智能，计算机视觉等一系列学科和领域的问题，属于目前国际上广为关注的热点和难点问题。本文在借鉴人类视觉系统和判读经验的基础上，建立了一个以航空图像为基本数据源的智能化计算机软件系统。主要解决长期困扰侦察部队判读速度慢、自动化程度低、判读周期长等问题，同时减少判读过程中人为因素的影响，使判读结果更为准确、可靠、科学。 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判别地面停放的飞机的类型、状态和数量等的情况就尤为重要。我们选定几何形状清楚、识别特征明显的飞机目标作为主要目标，建立自动目标识别系统对航空图像进行处理，通过提取有效的目标特征，从航空图像上快速、可靠地检测出目标并确定目标位置，完成对军事目标的自动识别和提取，进而对感兴趣的目标进行分析并给出目标的全部资料，并最终建立了航空图像自动目标识别和智能判读系统。 本文的研究实现了图像识别过程的各个阶段，包括图像输入、图像预处理、目标分割和定位、特征提取、目标分类识别、数据库查询与管理和情报获取等。其中，目标分割定位、特征提取和目标分类识别是本文研究的重点。 第一，采用了小波变换的预滤波技术进行图像的预处理。 图像预处理子系统完成基于小波变换多分辨率分析的图像去噪。小波变换

【学位名称】博士

【学位授予单位】吉林大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】陈贺新

【读秀链接】读秀链接