航空图像目标识别算法研究.pdf

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1、第32卷增刊2006年8月光学技术OPTICALTECHNIQUEV01.32Suppl.August2006文章编号:1002.1582(2006)S-0090.03航空图像目标识别算法研究。郑炜1,2一,赵梅3,李海玉3(1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春130033)(2.中国科学院研究生院,北京100039;3.空军航空大学,长春130022)摘要:根据飞机的对称性特点,提出了一种航空图片中智能判别飞机类型的方法。通过寻找其重心,检测飞机的位置,然后以飞机的重心为矩心,根据矩不

2、变原理,通过旋转将飞机的中轴线和坐标轴Y轴重合,由飞机的轴对称特点求出三个基本特征量,利用匹配的方法就可在航空图片中正确地识别型号不同、大小各异、位置任意的各种地面飞机,而且识别特征少、计算量小,识别速度快,识别正确率高。关键词:航空图片;识别;轴对称中图分类号:TP301文献标识码:AAlgorithmapproachesofaerialfilmsrecognitionZHENGWeil_”,ZHAOMei’,LIHai-y一(1.ChangchunInstituteofOptics,FineMe

3、chanicsandPhysics,ChineseAcademyofScience,Changchun130033,China)(2.GraduateFaculty,ChineseAcademyofScience,Beijing100039,China)(3.AviationUniversityofAirForce,Changchun130022,China)Abstract:Anewmethodwhichrecognizestheaircraftmodelsinaerialfilmaccordin

4、gtothesymmetryfeatureofaircraftisaddressed.Thismethodis捌onmomentinvariantstheoryandselectsCG(Centerofgravity)asoriginalpoint.Withthreeha.sicinvariablefeaturesincludingtheratiooflengthandwidth,theprojectedvalueofX—axis,thep喇ectedvalueofY-axis,allkindsof

5、aircraftsCanberec璐nized.Thismethodwhichcanidentifythetargetwithlittlecc)rnputation,highspeedandhighratioofaircraftrecognitionisprovedeffective.Keywords:aerialfilm;recognition;axialsymmetry1引言在现代战争中,常常利用侦察飞机或卫星实施空中照相侦察。在高空中拍摄地面的航天与航空照片,返回地面后交给专门人士进行识别,也

6、称判读。而判读的过程,就是对目标识别特征的综合运用,并进行推理、判断的过程。以往的地面判读主要是目视判读。由于受到距离、天气、照相设备以及视觉角度的影响,航空照片和实际景物之间有较大的差异,这就要求判读员具备丰富的判读经验。这种判读的周期长、时效差、反馈信息不及时。计算机视觉技术的发展,尤其是模式识别的发展,使得空中照片判读智能化成为可能。利用计算机在航空照片上检测出目标,进行智能识别,对于提高判读效率,减少误判率,提供快速、准确的军事情报具有十分重要的意义。对于目标识别的算法,前人提出了很多,例如

7、:Bezed等人利用FCM算法进行目标识别⋯。因为这些算法大多从匹配观点出发,所以计算量较大。文献[23中提出相关性匹配的算法。缺点是运算量大。文献[3]以图像中物体的形殊点作特征,匹配过程简单,但提取图像中物体的完整形状在实际工作中非常困难。本文主要选择在航空图片上对轰炸机进行智能判读的算法研究,根据飞机的对称性特点,提出了一种利用矩不变特性Hj和匹配相结合的算法。本算法对其他类型的飞机判读同样适用。2算法分析2.1目标的检测与定位为了进行特征提取和识别目标,首先要找到目标并确定目标的位置。算法描

8、述如下:(1)首先对航空图片二值化。(2)在已建立的直角坐标系中,利用矩公式求出重心,对于二值化数字图像f(x,Y),灰值为0和255。为了求出图像中飞机的重心,对f(x,Y)作如下处理:g(z,了)={。1;;当N,f((zx,,yy))≤>1122:(1)·收稿日期:2005.12—21E-mail:luck—zw(函sohu.col/l作者简介:郑炜(1976.).女,黑龙江省安达市人,空军航空大学讲师,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所硕士研究生,主要从事

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