信息融合图像识别算法及其在三维飞机图像识别中的应用研究.pdf

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1、第25卷第2期航空学报Voi.25No.22004年3月ACTAAERONAUTICAETASTRONAUTICASINICAMar.2004一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一文章编号：1000-689（32004）02-0176-04信息融合图像识别算法及其在三维飞机图像识别中的应用研究程咏梅，潘泉，张洪才，王刚（西北工业大学自动控制系，陕西西安710072）InformationFusionImageRecognitionAlgorithmandApplicationsinTh

2、reeDimensionAirplaneImageRecognitionCHENGYong-mei，PANOuan，ZHANGHong-cai，WangGang（DepartmentofAutomaticControi，NorthwesternPoiytechnicaiUniversity，Xi*an710072，China）摘要：将D-S证据推理与不变矩理论相结合，提出了信息融合图像识别算法，并应用于三维飞机图像的识别。构造了基本置信指派函数，建立了分类规则，针对Dempster组合规则只适用于高置信度、低冲突性的情况，应用可解决证据冲突的加权分配冲突法及吸收法，完

3、成了三维飞机图像识别的仿真，比较了3种组合规则的识别效果，结果表明吸收法识别率最高。关键词：D-S证据推理；不变矩；信息融合图像识别算法；三维飞机图像的识别；组合规则中图分类号：V243文献标识码：AAbstract：BycombiningDempster-Shaferevidencereasoningwithinvariantmomenttheory，aninformationfusionimagerecognitionaigorithmispresented，andtheaigorithmisappiiedtothreedimensionairpianeimage

4、recognition.Abasicbeiiefassignmentfunctionisconstructed，andaciassifyingruieisbuiit.InordertosoivetheprobieminwhichDempstercombina-tionruieisusedoniyincaseofhighbeiiefdegreeandiowconfiict，theweigheddistributionconfiictandtheabsorptivemethodareusedforsoivingevidenceconiict.Theresuitofthre

5、edimensionairpianeimagerecognitionsimuiationindicatesthattheabsorptivemethodhasthehighestrecognitionefficiencyinthreecombinationruie.Keywords：Dempster-Shaferevidencereasoning；invariantmoment；informationfusionimagerecognitionaigorithm；threedimensionairpianeimagerecognition；combinationrui

6、e飞机在不断运动的同时，其姿态也在不断变识别的正确性依赖于建库的完整性，而此条件往化，从而不同姿态的图像千差万别，使得在三维空往实现起来比较困难。显然，这使得数据的获取间中进行飞机图像目标识别的难度大大增加。出现了不完全性。不变矩用于图像目标识别的传统方法是最近D-S证据推理理论可以处理那些具有不完邻法［1~5］。这种方法一个明显的缺点是，它仅仅全、不确定、不清晰的信息或数据［7~12］，为解决上根据一幅图像就得到了识别结果，这样在三维目述问题提供了全新的思路。本文将D-S证据推理标识别中的识别率会明显下降。主要原因是：大与不变矩理论相结合，提出信息融合图像识别算多数

7、三维物体相对于图像传感器的姿态千差万法，利用目标及库中图像的不变矩构造多个证据，别，例如飞机，如果所得到的图像为侧视图，因为通过合成这些证据来识别目标。各种飞机的侧视图都非常相似，则一定不容易识［7~10］1D-S证据推理的两种新组合规则别，显然，这使数据的获取出现了不确定性。不变矩用于三维图像识别［6］，通常采用以观由D-S证据推理可知［7~10］：2个或多个置信察者为中心的表达方法，三维物体可由多个显著函数可以用Dempster组合规则来组合，通过计算的二维视图建模，该二维视图的集合可通过物体基于不同来源置信度的正交和，从而找到一个新在每一位置的