CAJ | 학술논문

特征是图像处理中用于辨识目标的最基本属性.提出了利用模糊神经网络方法,针对舰船的几何特征、矩特征和纹理特征进行舰船目标识别处理.首先简单地描述了几何特征、矩特征尤其是Hu矩特征、一阶纹理特征和二阶纹理特征.然后分别对仿真数据、卫星观测数据中的舰船目标,以及自动检测处理获取的舰船目标的几何特征、Hu机特征和纹理特征进行了提取和分析.模糊神经网络方法可以综合模糊集理论和神经网络方法的优势,有效地实现基于特征的图像目标分类识别处理.文章首先描述了一种主从神经元结构的模糊神经网络分类识别方法,然后利用该方法对大型舰船进行分类识别,包括基于单类舰船特征的分类识别和基于多源(时相)数据融合的分类识别.实验结果表明,基于大型舰船的几何特征、矩特征和纹理特征,利用模糊神经网络方法可以实现对大型舰船目标的有效分类识别.通过多源数据融合处理,可以改善分类识别效果.
특정시도상처리중용우변식목표적최기본속성.제출료이용모호신경망락방법,침대함선적궤하특정、구특정화문리특정진행함선목표식별처리.수선간단지묘술료궤하특정、구특정우기시Hu구특정、일계문리특정화이계문리특정.연후분별대방진수거、위성관측수거중적함선목표,이급자동검측처리획취적함선목표적궤하특정、Hu궤특정화문리특정진행료제취화분석.모호신경망락방법가이종합모호집이론화신경망락방법적우세,유효지실현기우특정적도상목표분류식별처리.문장수선묘술료일충주종신경원결구적모호신경망락분류식별방법,연후이용해방법대대형함선진행분류식별,포괄기우단류함선특정적분류식별화기우다원(시상)수거융합적분류식별.실험결과표명,기우대형함선적궤하특정、구특정화문리특정,이용모호신경망락방법가이실현대대형함선목표적유효분류식별.통과다원수거융합처리,가이개선분류식별효과.