%0 Journal Article
%T 基于形状模板匹配的前视红外目标检测方法
%J 北京工业大学学报
%D 2012
%X 针对前视红外复杂地面固定目标无直接可用基准图、背景干扰严重、目标与背景灰度差异小、不利于目标识别等问题,提出了一种基于形状模板的目标识别方法.首先,在构建高斯多尺度空间的基础上,设计分层多阈值算法,检测感兴趣区域;其次,引入模糊集理论,提取形状特征,分离目标与背景;最后,用改进的Hausdorff距离算法进行精匹配,确定目标.实验结果表明,该算法匹配率与改进的Hausdorff距离算法相比提高了近20%,算法花费时间缩短了2/3;与Nprod算法相比匹配率提高了近30%,时间缩短了1/2,在密度为0.3的椒盐噪声下,匹配率仍能达到70%以上.对于复杂背景下的前视红外固定目标,该方法具有匹配率高、速度快、精度高等优点.
%K 尺度空间
%K 分层多阈值
%K 感兴趣区域
%K 模糊集
%K 目标识别
%U http://www.bjgd.cbpt.cnki.net/WKA/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=570D415B-8655-492A-A7D6-B4BB8174DAB1