基于闭合轮廓提取和部分特征匹配的飞机识别.pdf

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1、第23卷第ll期计算机仿真2006年ll月文章编号：l006-9348（2006）ll-0l93-05基于闭合轮廓提取和部分特征匹配的飞机识别张名成，吴秀清，王鹏伟（中国科学技术大学电子工程与信息科学系，安徽合肥230027）摘要：飞机识别在军事遥感中具有重大意义。该文针对以往飞机识别方法的不足，为更准确地对高分辨率可见光机场区域图像进行飞机目标的定位和型号判别，提出了一种基于闭合轮廓提取，并通过部分特征匹配进行机型识别的方法。首先对图像进行各向异性扩散处理，提取闭合轮廓并进行几何特征分析，定位飞机目标，提取目标

2、的关键特征参数，实现机型判别。实验证明，该方法具定位准确、识别率高，可准确识别飞机型号，能得到比较精确的飞机外形描述，可有效对抗阴影、遮挡等干扰，具有很好的稳健性。随着遥感成像技术不断发展，图像分辨率越来越高，能够获得更准确、更完整的飞机轮廓，因此，这种方法具有很好的发展趋势。关键词：自动目标识别；飞机识别；各向异性扩散；闭合轮廓；特征匹配中图分类号：TP39l文献标识码：BAircraftRecognitionviaExtractionofClosedContourandPartialFeatureMatchi

3、ngZHANGMing-cheng，WUXiu-ging，WANGPeng-wei（UniversityofScienceandTechnoiogyofChina，HefeiAnhui230027，China）ABSTRACT：Automaticaircraftrecognitionisverycompiexbecauseofciutter，shadows，seif-occiusionandpoorimageguaiity.Thispaperpresentsasystembasedonextractionofci

4、osedcontourandpartiaifeaturematchingforair-craftrecognitioninhigh-resoiutionvisuai-bandimage.Thesystemimpiementsananisotropicdiffusiontosmooththehomogenousareaswhiieenhancetheedgessimuitaneityatfirststep，thenciosedcontourisextractedbyamethodthatcombinesCannye

5、dgedetectorwithregiongrowingmethod.Knowiedgeaboutaircraftisusedtodeterminethetar-getcontour.Thesystemdeterminesaircrafttypebysomekeyfeaturesandpriorinformation.Experimentairesuitsdemonstratingtheeffectivenessofthecurrentrecognitionsystemaregiven.Thesystemprov

6、idesagoodperformanceinaircraftrecognitionandoffersbetterrobustnessagainstciutter，shadows，seif-occiusionandpoorimageguaiity.KEYWORDS：Automatictargetrecognition（ATR）；Aircraftrecognition；Anisotropicdiffusion；Ciosedcontour；Fea-turematching1引言显的共同灰度特征，且不同型号的飞机形状、尺

7、寸、灰度差异自动目标识别（ATR）在军事遥感中具有重大意义。飞很大，所以通过灰度方法很难得到飞机的完整的、准确的外机是一种重要的军事目标，为了军事目的需要，一般要求能形，识别率低，难以进行机型的判别。通过轮廓来识别飞机［2］够准确定位飞机，并尽可能获得更多信息，比如得到准确的是一种比较好的方法，常见的几种方法是通过不变矩（或［3，4］［5，6，7］［8］目标轮廓及飞机型号的判定。高分辨率可见光图像下的飞边界矩）、傅立叶描述子或几何不变量等特征对机的自动识别在近些年来取得了长足的发展，但仍有许多方飞机目标进行识别并

8、分类。这类方法的不足在于：不变矩、面需要作更进一步的研究，其中的困难不仅表现在目标的复傅里叶描述子和几何不变量都是轮廓的全局特征，三种方法［l］实质上都是基于可以得到完整且准确的目标轮廓的假设，当杂多样性，也有对人类视觉机制认识不足的原因。轮廓不完整或不准确时难以准确判定目标。在实际图像中，对可见光图像，飞机识别的难点在于目标本身并没有明［9］由于遮挡、阴影、背景干扰和较