基于不变矩飞机型号识别方法研究与实现

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1、品集合)来进行的，此时称为分析阶段；这两个问题解决了，即可将之作用于研究对象，进行分类，这就是实际的识别阶段。因此统计决策法模式识别由二个阶段组成：预处理阶段和识别阶段。预处理主要是对测量模式进行去除噪声、校正、增强、数据压缩、分割等工作，从而获得清晰、正确的信息，显然这是很重要的一步，它直接影响到模式识别结果的精度。从经过预处理的测量模式中，对每一类都取出一些样品构成训练样本，对之进行分析，这就开始了分析阶段。分析阶段首先是特征选择，特征选择所确定的特征参数或者是测量模式参数的一个子集(此时部分地利用了

2、原始信息)，或者是通过空间变换求得的一组新的参数(此时综合地利用了原始信息)。选择好了特征参数就进行学习，建立判别函数，判别函数是特征参数的函数，它们是根据一些准则利用训练样本进行“训练”或“估计参数”来进行的。识别阶段主要是根据分析阶段获得的特征参数从测量模式中提取之，继而根据判别函数进行分类，最后输出结果。在实际中，如何确定测量模式，即以那些参数(变量)来表征研究对象，这是需要模式观察的；如何具体获得测量值还需要采样和量化；也还需要变形归一化把变形的模式恢复到标准模式；对于非监督分类不是通过建立判别函

3、数进行分类而是根据象元间的类似度大小进行聚类，因此统计模式识别过程也可概括为图1-3。图1-3统计模式识别过程框图1.3.2特征选择所有的模式识别都是在特征空间中进行的，因此特征参数的选择是模式识别的关键问题之一。特征选择和特征提取二个术语在许多书中被广泛的使用着。有的赋予相同的4意义，有的则赋予不同的意义。特征提取要完成二个两个功能：〔1)为了简化分类器的计算减少数据的维数；(2)从噪声中分析有用的信息。对于识别对象的重要特性加以数字化，这一过程就叫做特性提取；特性提取之后，还要根据一定的原则选择特性，

4、使得分类判别问题能够更有效地进行，这一过程叫做特征选择。原始测量参数可以分为两种：〔1)直接测量获得的值；(2)间接获得的值，即由直接获得的值经组合运算而得，如各种线性组合值或者各种比值等。这两种值都是客观存在的。特征选择是从原始测量参数中确定对识别分类更为有效的特征参数的一种过程，即选择后的特征参数尽可能多地反映各类别之间的差异，并且要使得各种特征参数的相关性尽可能地弱。所选取的特征参数将是下列两种情况之一：〔1)特征参数只利用了部分测量信息，即原有参数的一个子集；(2)综合利用了全部信息，经过运算所产

5、生的新的变量。要选择的变换方法由需要分类的具体问题决定，从而决定了所选择的特征参数。1.3.2监督分类监督分类是指对已知的飞机型号的样本，选择适当的参数以及判别函数，对其进行分类。其前提条件就是要进行样本库的训练，进行必要的前期训练。在样本库里，我们读取各种型号飞机的灰度值，并据此确定特征参数、建立判别函数。之所以使用“训练”这个术语是因为早期的模式识别是可训练的，也就是说一旦输入一个已知类别的模式时，模式识别系统会通过学习，即自适应反应(或者称为自我调整)，对所建立的判别函数进行不断的修正，若判别函数能

6、正确分类所有的训练模式才停止。现在建立判别函数时所用的大多数决定论方法，训练样本库仍起这个作用。利用训练样本库进行“训练”或“估汁参数”从而形成判别函数的过程称为监督分类的学习过程；而利用判别函数对未知类别样本进行分类的过程称为监督分类的识别分类过程。监督分类就是由这二部分组成的，监督分类法流程图见图1-4。5图1-4监督分类法流程图1.3.2训练样本库训练样本库是监督分类的前提条件，即从已知的飞机型号中，对每个确定分类，以建立具有代表性样品的集合，并且选择特征参数来作为建立判别函数的依据。选择训练样本库

7、对所使用图片的要求：1．可辨识度。训练样本库中的飞机都应具有可辨识度高的特点。2．数量。要有足够多的样品数目，才能提取出各类训练样本足够是信息，并消除偶然因素的影响。选择的特征空间的维数、分类方法、各个类的分布及大小其决定了训练样品需要的个数。但样品的个数也不是越大越好。因为大的数量除了带来寻找的困难外也增加了计算量。对于大的类别并且分布规律性差的类别应该要多选些训练样品，反之少选些。1.4本论文研究的内容和组织本文共分为六章。第一章为绪论，简要的阐述了基于不变矩的识别技术的国内外发展现状，以及在主要的实

8、现方法和应用领域；第二章为图像识别技术。在这一章中，详细论述了图像特征的描述及提取技术，基于匹配的识别技术，图像的边缘检测，以及识别方法的分类和应用；第三章为图像的矩函数。在这一章中，详细论述了图像矩函数的定义，以及几何矩的平移、尺度和旋转不变量。第四章为图像的不变矩。具体论述了不变矩的定义及意义，以及对不变矩特6征的修正。第五章为不变矩算法在飞机型号识别中的应用。给出了具体的实现方法，实验结果。第六章为结论。对前几章进行了总