基于模型的飞机灰度图像的识别研究

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目标识别是计算机视觉的一个重要研究方向,在军事,自动化领域有着广泛的应用前景。飞机机型的识别属于目标识别的一个具体应用。目前关于飞机属性的识别方法已有很多(主要是利用雷达目标回波特性),而对于机型识别仍处于探索阶段,还没有成熟的理论。正确的机型识别对于指挥自动化系统后期的信息处理起着关键作用。在民用方面,如空中交通监控,机场的管理中,飞机机型的识别也具有重要的意义。 本文研究了利用飞机的二维图像识别机型的方法。由于目标的成像过程属于射影变换,因此为了正确识别目标,必须找到一种具有射影不变性的目标形状的描述方法。这是本文的研究的核心问题。首先,我们对飞机图像进行了分割。在比较三种常用的边缘检测算子的基础上,提出了一种新的边缘检测的方法,即将Robert算子和边界跟踪结合起来的方法。随后在图像分割阶段得到链码的基础上,引入了链码和的概念,提出了利用三点链码和检测飞机边缘曲线上的透视不变点的方法。在对飞机外型提取特征进行描述的阶段,首先从基本的射影不变量交比不变量出发,推导出了平面五点不量,并解决了当有三点接近共线时不变量不稳定的问题。然后,研究了在有噪声存在的情况下平面五点不变量的稳定性,并得到了选择最稳定的不变量的准则。在识别阶段,采用了基于模型的识别方法,利用哈希表的方法建立了模型库,给出了模型数据库建立算法和对模型库进行搜索的算法。最后通过实验验证了本文采用的不变量在飞机识别中的有效性。
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