【摘 要】
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目标图像的分割与聚类是检测和识别红外小目标过程的预处理部分.通过映射最小二乘向量机对原始红外图像中每一像素的局部区域作灰度曲面最佳拟合,在拟合曲面上进行灰度极大值
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目标图像的分割与聚类是检测和识别红外小目标过程的预处理部分.通过映射最小二乘向量机对原始红外图像中每一像素的局部区域作灰度曲面最佳拟合,在拟合曲面上进行灰度极大值像素点位置估计,再通过聚类分析提取出可能的小目标.并以混合核函数为例导出了极值点估计所需的二阶方向导数算子.对模拟和实际的海空红外图像进行了实验验证.研究表明,基于支持向量机的小目标分割和聚类算法具有较强的适应性.
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