隨著自動目標(biāo)識別（Automatics Target Recognition,ATR）系統(tǒng)的不斷發(fā)展,背景雜波逐漸成為影響其性能的一個重要因素。背景雜波對不同的ATR算法有著不同的影響,本文分別研究背景雜波對圖像分割、目標(biāo)識別等算法的影響。在遵守雜波度量基本原則的基礎(chǔ)上,使用合理的雜波度量尺度來量化雜波強度,初步探究背景雜波強度與ATR算法性能之間的關(guān)系。本文首先對雜波特性進行了研究,簡要闡述了背景雜波的概念、定義等,對常見的雜波度量尺度進行了簡單的描述,并分析了它們的優(yōu)缺點,總結(jié)了它們的共同點。在基于人眼視覺雜波度量尺度的基礎(chǔ)上,針對ATR算法的特點,使用適合于這些算法的雜波度量尺度。其次根據(jù)雜波度量的范圍,分別研究了全局雜波與局部雜波的度量。在局部雜波度量中詳細介紹了圖像分割算法并使用分割精度來表征算法的性能。局部雜波度量尺度基于LBP特征,本文分別對圖像紋理特征和LBP特征進行了詳細介紹,分析了它們的重要研究意義。通過仿真驗證了局部雜波的強度值與分割算法的分割精度之間具有單調(diào)關(guān)系。全局雜波度量尺度基于HOG圖像特征,文中對該特征進行了詳細介紹,對度量尺度的實現(xiàn)過程進行了敘述,通過... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人工紋理圖


本文編號：3034000