基于多尺度几何分析的红外图像ATR研究

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1、东南大学博士学位论文基于多尺度几何分析的红外图像ATR研究姓名：梅雪申请学位级别：博士专业：模式识别与智能系统指导教师：夏良正20080314东南大学博{j学1t论文5．提出了一种基于contourlet变换的红外目标特征抽取算法，该算法利川contourlet变换子带系数的统计特性，构造特征矢量。Contourlet变换获得的特征是图像的局部特征，由于图像不同子带特征的分类能力是不相同的，针对各子带数据的离散程度进行加权处理，为分类能力强的特征量赋予较大的权值。该算法充分利用样本的统计信息，简捷、高效并具有一定的鲁棒性。另外，为了获得conto

2、urlet域中具有旋转、平移和缩放不变性的特征，构造了一种新的特征描述算子——contourlet傅立叶不变(ContourletFourierInvariant，CFI)特征。该特征结合了Fourier变换和contourlet变换的优点，不但具有不变性，而且具有多分辨性、多方向性等特点，能有效的描述目标的局部特征。6．研究了红外目标的协同模式识别，提出了一种基于粒子群优化算法的原型模式求解及协同参数优化方法。该方法利用粒子群优化算法的全局优化技术，通过粒子间的相互作用实现高效并行、随机和自适应的群体搜索，获得优化的原型模式向量的解集合和参数集

3、，应用在红外目标的识别中获得了较高的识别率。关键词：自动目标识别，红外图像，多尺度几何分析，轮廓波，变分水平集AbstractH_⋯,一m一⋯__～I_liraI一⋯-寰Infraredimageautomatictargetrecognitionisoneofkeytechniquesofmilitary,industrialmachinevisionandsoon．Beingahardresearchwork,itcatchesgreatattentionandalotofnewmethodsandnewtheorieshaveemerged

4、inrecently．However，becauseofthecomplexityandparticularityofinfraredATRresearch，mostcurrenttraditionalautomatictargetrecognitionmethodscannotprovidesatisfactoryperformance．Multiscalegeometricanalysisnotonlypossessesthemainfeaturesofwavelets，butalsooffersahighdegreeofdirectiona

5、lityandanisotropy,whichjustaccordwithvisionsystemandcanexpressimageedgesandtexturemoreeffectively．Latestresearchdemonstratesthatthevisiondiscriminationpoweroflow—levelmammalsexceedsanypracticalATRalgorithmsinuse．Therefore，theresearchofnovelATRtechnique，whichcombinesmuitiresol

6、ution，directionalityandanisotropy,willcastanewlightonthedevelopmentofinfraredATRalgorithms．Theinfraredimagesareobtainedbysensingtheradiationoftheinfraredspectrum，whichpossesslowsignaltonoiseratio，blurringboundariesandlackingofknownknowledge．Theresearchworkinthispaperfocuseson

7、thekeytechnologiesininfraredautomatictargetrecognitionsystem．Themainpointsoftheresearchinvolveinfraredimagedenoising，infraredimagesegmentationandinfraredobjectsfeatureextractionandclassificationundertheframeworkofmultiscaleanalysis．Theprincipalresearchworkandnoveltiesareliste

8、dasfollows：1．Effectsofdifferentfiltersincontourlettransformonthedeno