地面背景下基于SURF的红外目标识别方法.pdf

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1、第35卷第9期红外技术Vol.35No.92013年9月InfraredTechnologySep.2013地面背景下基于SURF的红外目标识别方法11112朱长军，王民钢，王超，杨尧，邱锋（1.西北工业大学航天学院，陕西西安710072；2.96361部队，青海西宁810100）摘要：采用SURF算法对地面背景下红外目标识别。采用具有实时性的自适应中值滤波器和小波分频与直方图均衡的图像增强方法，对图像进行预处理，拉开目标与背景的灰度差异，从而突出目标，以便识别。对预处理完的图像采用SURF特征提取匹配

2、的方法进行红外目标识别。仿真实验中重点对SURF特征匹配阈值和匹配特征点的数量进行了研究。实验表明，文中方法对地面背景下红外目标识别效果较好。关键词：SURF；红外目标识别；图像预处理中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1001-8891(2013)09-0551-004InfraredTargetRecognitionMethodBasedonSURFinGroundBackground11112ZHUChang-jun，WANGMin-gang，WANGChao，YANGYao，QIUFe

3、ng(1.CollegeofAstronautics,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi'an710072,China；2.96361Unit，Xining810100,China)Abstract：SURFalgorithmisusedintheinfraredtargetrecognitioningroundbackground.Areal-timeself-adaptivemedianfilterandanimageenhancingmethodwithw

4、aveletfrequencydivisionandhistogramequalizationareusedtopre-processanimage.Itkickedagoalwithgraybackgrounddifferences,andmadeatargetmoreevidentlytobeidentified.TheSURFfeatureextractionandmatchingmethodcanbeusedforpreprocessedimagetoachieveinfraredtargetr

5、ecognition.ThesimulationexperimentsfocusonthenumberoftheSURFmatchingthresholdandfeaturepointsespecially.Theexperimentsshowthattheproposedmethodingroundbackgroundinfraredtargetrecognitionisgood.Keywords：SURF，infraredtargetrecognition，imagepreprocessing换）特

6、征匹配算法。SIFT特征是图像的局部特征，0引言可对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视[1]目标识别已经广泛应用于医疗，汽车导航，军角变化、噪声保持一定程度的稳定性，但是也有事领域等，并进行了大量的研究。国内外在地面背不足之处：1）特征向量达128维，匹配时数据计算景下的目标识别已经做了深入研究，得到了一些较量大、计算时间长；2）使用了图像灰度信息，忽略好的方法，但每种目标识别方法都各有利弊，都有了图像彩色信息，图像信息不能被充分利用。由于一定的适用范围。由于地面环境具有复杂、多变等上述不足，本文

7、采用了基于SURF（SpeededUp多样性，这样就造成了识别难度的加大，因此研究RobustFeatures，加速鲁棒特性）的图像特征点匹配地面背景下目标识别技术，有很重要的价值。针对算法进行目标识别；不仅满足匹配精度要求，而且特定应用环境，研究地面背景下的目标识别是十分具有较快的匹配速度和鲁棒性。必要的，本文将探讨地面背景红外目标的识别。1SURF算法目前，特征点提取算法和应用成为了图像处理领域中的研究热点，其典型算法代表是SIFT1.1SURF特征提取和匹配（Scale-invariantFeat

8、ureTransform，尺度不变特征转2006年Bay等受Lowe启发，在SIFT算法的收稿日期：2013-03-20；修订日期：2013-07-07.作者简介：朱长军（1982-），宁夏固原人，男，硕士生，主要从事导航、制导与控制方面的研究。通讯作者：王民钢（1958-），山东即墨人，男，教授，主要从事导航、制导与控制方面的研究。551第35卷第9期红外技术Vol.35No.92013年9月InfraredTechnologySep.2