隨著海軍在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中作用的不斷提升和各種先進作戰(zhàn)艦船的不斷裝備,基于海面背景的艦船目標識別已經(jīng)成為自動目標識別領(lǐng)域中的重要研究課題,其具有基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性的作用。目前普遍采用雷達制導和圖像制導兩個方式。與雷達制導相比,圖像制導功耗小,探測距離長,而且識別精度高。本文以此為切入點,研究了三維艦船目標的圖像識別算法。論文的主要工作成果如下:(1)提出一種基于自適應閾值的區(qū)域生長并結(jié)合形態(tài)學濾波和幾何學處理的目標分割算法。通過對生長閾值的自適應選取,得到目標分割圖像,并結(jié)合形態(tài)學濾波及幾何學處理進行后續(xù)處理。實驗證明該方法適用于大部分以艦船為目標的圖像。(2)設(shè)計了一種基于AP聚類SIFT特征點的三維目標特征提取算法。根據(jù)SIFT(Scale Invariant Feature Transform尺度不變特征變換)特征良好的平移、旋轉(zhuǎn)以及比例不變性,成功將傳統(tǒng)的圖像庫圖像轉(zhuǎn)化為SIFT特征向量庫。并結(jié)合AP(Affinity Propagation近鄰傳播)聚類算法將圖像庫進行聚類,剔除大量重復圖像。實驗結(jié)果表明,在保證準確率的情況下加快了對目標艦船類型的識別速度。(3)提出了一種改進ASIF... 

【文章來源】：國防科技大學湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

識別船只真實圖片

圖 2.2 3ds Max2010 下庫茲涅佐夫航空母艦界面圖 2.3 庫茲涅佐夫號航母和集裝箱貨船渲染圖對于真實拍攝到的艦船圖像，目標主要分為船身大致輪廓信息和目標甲板上建筑結(jié)構(gòu)。相對于艦船船身大致輪廓，艦船甲板建筑則復雜的多。雖然對艦船身提取的數(shù)據(jù)特征越多，對艦船的描述越具體。但是過多的細節(jié)造成復雜度的升，并且有些細節(jié)特征為共有特征，并不能很好的代表該類艦船，因此我們要注主要特征，關(guān)注最能形象代表不同艦船目標的特征，忽略次要的，船上的非

國防科學技術(shù)大學研究生院碩士學位論文在右側(cè)工具欄中選擇創(chuàng)建圓，以船體中心為圓心創(chuàng)建一個一定半徑的具欄中選擇創(chuàng)建目標攝像機，在動畫中選擇穿行助手，將攝像機軌跡面，實現(xiàn)攝像機在圓上進行均勻拍攝。工具欄界面以及攝像機界面如.9 所示。其中圖 2.7 為工具欄的界面，左圖為圓環(huán)創(chuàng)建界面，右圖為目建界面。圖 2.8 為目標攝像機環(huán)繞艦船旋轉(zhuǎn)圖片，圖 2.9 為目標攝像所觀察到的景象。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[7]基于幾何屬性的人造物體三維識別研究[D]. 裘禛宇.復旦大學 2009
[8]復雜背景條件下海面紅外艦船目標的識別研究[D]. 楊明月.國防科學技術(shù)大學 2007
[9]成像型制導系統(tǒng)艦船目標自動識別技術(shù)的研究[D]. 馮寧.哈爾濱工程大學 2005



本文編號：2936963