本文關(guān)鍵詞：空間目標(biāo)紅外特征提取與識別技術(shù)　出處：《紅外技術(shù)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對空間目標(biāo)紅外識別中典型的類內(nèi)變化大、類間變化小等問題,提出了一種用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)分類器結(jié)合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)直方圖特征和灰度直方圖特征的空間目標(biāo)紅外特征提取與識別方法。以國內(nèi)某衛(wèi)星和國外某衛(wèi)星為研究對象,提取它們紅外圖像的LBP直方圖特征以及灰度直方圖特征;使用紅外仿真軟件生成兩個目標(biāo)在不同姿態(tài)、不同分辨率下的樣本圖,并分成兩部分,分別作為SVM分類器的訓(xùn)練集和測試集。實驗結(jié)果表明,LBP直方圖特征和灰度直方圖特征均能夠以較高的準(zhǔn)確率對空間目標(biāo)進行識別,且其識別效能與目標(biāo)紅外圖像的分辨率以及SVM核函數(shù)有關(guān)。
[Abstract]:In order to solve the problems of large change in class and small change between classes in infrared recognition of space objects, a support vector machine support Vector Machine is proposed. SVM) classifier combines local binary mode with local Binary Pattern. The infrared feature extraction and recognition method of spatial target based on LBP histogram feature and gray histogram feature. The LBP histogram features and gray histogram features of their infrared images are extracted. The infrared simulation software is used to generate the sample map of two targets with different attitude and resolution, and it is divided into two parts as the training set and test set of SVM classifier. The experimental results show that. Both the LBP histogram feature and the gray histogram feature can recognize the spatial target with high accuracy, and the recognition efficiency is related to the resolution of the infrared image and the SVM kernel function.
【作者單位】： 北京衛(wèi)星信息工程研究所;
【基金】：國家863計劃課題(2014AA7032031E) 火箭軍裝備預(yù)研項目
【分類號】：TN215;TP391.41
【正文快照】： 自從1957年發(fā)射第一顆人造地球衛(wèi)星以來,人類在航天領(lǐng)域的活動也逐漸頻繁起來,隨之而來的則是不斷增加的在軌航天器以及空間碎片,造成空間環(huán)境日益惡化。惡劣的空間環(huán)境不僅對在軌航天器構(gòu)成直接威脅[1],甚至對地面上人類的活動也形成了潛在的威脅。據(jù)不完全統(tǒng)計,目前在環(huán)繞地

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本文編號：1421419