刘洪志
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：长春理工大学光电工程学院更多>>
- 发文基金：中国人民解放军总装备部预研基金更多>>
- 相关领域：理学机械工程更多>>
- 改良型MACH滤波器算法的形变目标识别(英文)
- 2014年
- 联合变换相关器可用于精确识别与定位目标,其瓶颈在于如何在复杂背景中识别形变目标,这也限制了目标模式识别技术的发展。为解决这一问题,提出了一种改良型的最大平均高度(MACH)滤波器算法。该算法对于旋转形变及尺寸形变目标均有很强的识别能力。根据大量的实验结果分析,对合成滤波器的控制参数进行了优化,使得该滤波器具有较高的形变识别容差,并能有效抑制复杂噪声。通过将频域中改良的MACH滤波器返回至空域,可获得含有目标多种不同状态的MACH参考模板。利用该模板,能有效增强相关峰亮度,扩大复杂背景中形变目标的识别范围。作为实例,对复杂背景中的战舰目标进行了计算机模拟实验与光学实验。实验结果证明了该算法的可行性和实用性。
- 刘洪志陈宇霍富荣郑丽芹
- 关键词：模式识别联合变换相关器
- 基于改进MACH算法的畸变目标识别
- 2014年
- 由于观察距离和角度的不同,待识别的目标图像相对模板图像会存在一定程度的角度畸变和比例畸变,大大限制了光学相关模式识别的发展。将最大平均相关高度(MACH)滤波器用于畸变目标识别,通过优化该滤波器的控制参数,并根据多次的计算机仿真实验和光学实验,使该改进型MACH滤波器具有畸变公差高、相关点明亮等特点。用改进后的MACH滤波器对角度畸变目标和比例畸变目标实施频域滤波,能有效增强相关峰强度,扩大畸变目标识别范围。作为实例,给出了复杂背景下识别汽车的计算机仿真实验和光学实验,有效验证了该算法的可行性。
- 陈宇霍富荣刘洪志郑丽芹
- 关键词：模式识别
