兵工学报
兵工學報
병공학보
ACTA ARMAMENTARII
2012年
6期
688-694
,共7页
信息处理技术%光电子学与激光技术%计算机应用%人工智能
信息處理技術%光電子學與激光技術%計算機應用%人工智能
신식처리기술%광전자학여격광기술%계산궤응용%인공지능
低对比度目标因其灰度对比度低、边缘模糊等缺点,使得联合变换相关器无法将其从混杂的背景图像中辨别出来,达到成功识别的目的.针对这一问题,采用了基于Curvelet变换的图像增强算法对目标联合图像进行处理.作为超小波分析范畴的Curvelet变换,因具有极强的方向性,成为比小波变换更适合分析和理解图像特征的多分辨率分析工具.文中采用不同的方法分别调整了Curvelet变换后的高、低频系数,增强了目标的灰度对比度和边缘信息.以低对比度坦克图像为例,增强后的目标对比度由原来的4.16％提高至29.37％.计算机模拟和光学相关实验结果均表明,增强后的联合图像获得了明亮的相关点对,成功实现了低对比度坦克的自动识别.
低對比度目標因其灰度對比度低、邊緣模糊等缺點,使得聯閤變換相關器無法將其從混雜的揹景圖像中辨彆齣來,達到成功識彆的目的.針對這一問題,採用瞭基于Curvelet變換的圖像增彊算法對目標聯閤圖像進行處理.作為超小波分析範疇的Curvelet變換,因具有極彊的方嚮性,成為比小波變換更適閤分析和理解圖像特徵的多分辨率分析工具.文中採用不同的方法分彆調整瞭Curvelet變換後的高、低頻繫數,增彊瞭目標的灰度對比度和邊緣信息.以低對比度坦剋圖像為例,增彊後的目標對比度由原來的4.16％提高至29.37％.計算機模擬和光學相關實驗結果均錶明,增彊後的聯閤圖像穫得瞭明亮的相關點對,成功實現瞭低對比度坦剋的自動識彆.
저대비도목표인기회도대비도저、변연모호등결점,사득연합변환상관기무법장기종혼잡적배경도상중변별출래,체도성공식별적목적.침대저일문제,채용료기우Curvelet변환적도상증강산법대목표연합도상진행처리.작위초소파분석범주적Curvelet변환,인구유겁강적방향성,성위비소파변환경괄합분석화리해도상특정적다분변솔분석공구.문중채용불동적방법분별조정료Curvelet변환후적고、저빈계수,증강료목표적회도대비도화변연신식.이저대비도탄극도상위례,증강후적목표대비도유원래적4.16％제고지29.37％.계산궤모의화광학상관실험결과균표명,증강후적연합도상획득료명량적상관점대,성공실현료저대비도탄극적자동식별.
