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[图像处理] 红外光谱成像目标识别技术综述

说明：摘要：概述了目标识别技术研究现状，分析了光谱识别技术的特点。通过对目标燃料和表面涂覆材料的光谱测量揭示其物质成分，从而对目标进行有效识别。红外光谱成像为精确目标识别提供了一种新的复合识别手段。
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说明：瞄准未来高技术战争, 选择地面战车为研究对象, 系统地研究了红外图像自动目标识别的若干关键技术。首先比较了三种建立红外图像数据集方法的性能。接着分析了传统红外图像分割技术的缺陷, 提出了一种针对地面背景中战车红外图像的分割技术, 该方法有效地克服了过分割和欠分割的问题。然后讨论了红外目标的七大类特征, 提出了一种确定最优特征向量的方法。最后以支持向量机作为分类器, 讨论了核函数、核参数以及惩罚因子对识别率的影响, 并运用网格搜索法确定最优的参数组合
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[图像处理] 采用热核特征的 SAR 图像目标识别

说明：为了解决 SAR 图像受相干斑噪声干扰和震后发生形变而识别率偏低的问题，提出了一种新的仿射、形变不变特征-热核特征，并将该特征用于 SAR 图像目标识别。首先采用推广的核模糊 C-均值方法分割 SAR 图像，提取 SAR 图像目标形状；接着对目标形状进行 Delaunay 三角剖分，采用余切权重法对 Laplace-Beltrami Operator 离散化，通过离散化 Laplace-Beltrami Operator 特征值、特征向量求每一点热核特征；然后采用谱距离公式对点点间热核
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[图像处理] C++实现调用摄像头并实时二值化

说明：一个简单的C++程序包含了对摄像头的调用以及实现对捕捉的图像实时二值化
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[图像处理] ＳＡＲ图像目标识别新方法

说明：：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法
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