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改良型MACH滤波器算法的形变目标识别

刘洪志 陈宇 霍富荣 郑丽芹

刘洪志, 陈宇, 霍富荣, 郑丽芹. 改良型MACH滤波器算法的形变目标识别[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3788-3793.
引用本文: 刘洪志, 陈宇, 霍富荣, 郑丽芹. 改良型MACH滤波器算法的形变目标识别[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3788-3793.
Liu Hongzhi, Chen Yu, Huo Furong, Zheng Liqin. Distorted target recognition based on improved MACH algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(11): 3788-3793.
Citation: Liu Hongzhi, Chen Yu, Huo Furong, Zheng Liqin. Distorted target recognition based on improved MACH algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(11): 3788-3793.

改良型MACH滤波器算法的形变目标识别

基金项目: 

总装备部预研局预研基金(5131XXX105)

详细信息
    作者简介:

    刘洪志(1989-),男,硕士生,主要从事光学信息处理等方面的研究.Email:782529861@qq.com

  • 中图分类号: O438.2

Distorted target recognition based on improved MACH algorithm

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出版历程
  • 收稿日期:  2014-03-05
  • 修回日期:  2014-04-10
  • 刊出日期:  2014-11-25

改良型MACH滤波器算法的形变目标识别

    作者简介:

    刘洪志(1989-),男,硕士生,主要从事光学信息处理等方面的研究.Email:782529861@qq.com

基金项目:

总装备部预研局预研基金(5131XXX105)

  • 中图分类号: O438.2

摘要: 联合变换相关器可用于精确识别与定位目标,其瓶颈在于如何在复杂背景中识别形变目标,这也限制了目标模式识别技术的发展.为解决这一问题,提出了一种改良型的最大平均高度(MACH)滤波器算法.该算法对于旋转形变及尺寸形变目标均有很强的识别能力.根据大量的实验结果分析,对合成滤波器的控制参数进行了优化,使得该滤波器具有较高的形变识别容差,并能有效抑制复杂噪声.通过将频域中改良的MACH滤波器返回至空域,可获得含有目标多种不同状态的MACH参考模板.利用该模板,能有效增强相关峰亮度,扩大复杂背景中形变目标的识别范围.作为实例,对复杂背景中的战舰目标进行了计算机模拟实验与光学实验.实验结果证明了该算法的可行性和实用性.

English Abstract

参考文献 (17)

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