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红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程 总被引:1,自引:0,他引:1
红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。 相似文献
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基于遗传算法的二维最大熵图像分割算法 总被引:6,自引:0,他引:6
二维最大熵图像分割算法充分利用了图像象素的灰度分布信息和各象素间的空间相关信息 ,因此具有很好的分割效果。但该算法的计算复杂度高、计算时间长。为解决这一问题 ,本文提出了一种基于遗传算法的二维最大熵法。该算法充分利用遗传算法的特点 ,极大地减少了计算量和存储空间。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。 相似文献
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基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。 相似文献
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