【摘 要】
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随着红外成像技术的发展,其应用也越来越广泛,在现代制导、搜索、跟踪等领域,红外技术起到了越来越重要的作用。因此,对于红外图像的后期处理也有着越来越苛刻的要求,尤其是
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随着红外成像技术的发展,其应用也越来越广泛,在现代制导、搜索、跟踪等领域,红外技术起到了越来越重要的作用。因此,对于红外图像的后期处理也有着越来越苛刻的要求,尤其是对图像中感兴趣目标的分析,如目标的检测、跟踪、识别等。在现代红外系统中,为提高整个系统的工作鲁棒性、准确性,通常采用多波段成像技术。为有效利用多波段的信息源,本文重点研究了在复杂背景条件下的红外目标的精确分割与融合识别这两个问题。本文主要工作如下:1.提出了一种基于张量表达的图像分割方法。张量的表达形式,由于其所包含的丰富信息,在现代图像处理技术中具有越来越重要的作用。在以往的文献中,也已经有了一些获取图像的张量场的方法。本文提出了一种新的图像张量场编码方法,在对图像的局部区域重新定义了一种新的结构假设后,给出了更为合理的张量结构表达。基于这个结构张量场,为后续的图像处理提供了一个良好的计算基础,如进一步的图像分割、特征提取等。本文初步给出了一些基于张量场的图像分割结果,取得了较好的效果。2.改进了FCM聚类方法及SVM分类方法,给出了新的训练策略。经典的FCM及SVM两种方法,是模式识别领域常用的训练手段,然而由于其自身固有的特点,在某些应用领域中无法满足需求。本文结
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