隨著海軍在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中作用的不斷提升和各種先進(jìn)作戰(zhàn)艦船的不斷裝備,基于海面背景的艦船目標(biāo)識(shí)別已經(jīng)成為自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域中的重要研究課題,其具有基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性的作用。目前普遍采用雷達(dá)制導(dǎo)和圖像制導(dǎo)兩個(gè)方式。與雷達(dá)制導(dǎo)相比,圖像制導(dǎo)功耗小,探測距離長,而且識(shí)別精度高。本文以此為切入點(diǎn),研究了三維艦船目標(biāo)的圖像識(shí)別算法。論文的主要工作成果如下:(1)提出一種基于自適應(yīng)閾值的區(qū)域生長并結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波和幾何學(xué)處理的目標(biāo)分割算法。通過對(duì)生長閾值的自適應(yīng)選取,得到目標(biāo)分割圖像,并結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波及幾何學(xué)處理進(jìn)行后續(xù)處理。實(shí)驗(yàn)證明該方法適用于大部分以艦船為目標(biāo)的圖像。(2)設(shè)計(jì)了一種基于AP聚類SIFT特征點(diǎn)的三維目標(biāo)特征提取算法。根據(jù)SIFT(Scale Invariant Feature Transform尺度不變特征變換)特征良好的平移、旋轉(zhuǎn)以及比例不變性,成功將傳統(tǒng)的圖像庫圖像轉(zhuǎn)化為SIFT特征向量庫。并結(jié)合AP(Affinity Propagation近鄰傳播)聚類算法將圖像庫進(jìn)行聚類,剔除大量重復(fù)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在保證準(zhǔn)確率的情況下加快了對(duì)目標(biāo)艦船類型的識(shí)別速度。(3)提出了一種改進(jìn)ASIF... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

識(shí)別船只真實(shí)圖片

圖 2.2 3ds Max2010 下庫茲涅佐夫航空母艦界面圖 2.3 庫茲涅佐夫號(hào)航母和集裝箱貨船渲染圖對(duì)于真實(shí)拍攝到的艦船圖像，目標(biāo)主要分為船身大致輪廓信息和目標(biāo)甲板上建筑結(jié)構(gòu)。相對(duì)于艦船船身大致輪廓，艦船甲板建筑則復(fù)雜的多。雖然對(duì)艦船身提取的數(shù)據(jù)特征越多，對(duì)艦船的描述越具體。但是過多的細(xì)節(jié)造成復(fù)雜度的升，并且有些細(xì)節(jié)特征為共有特征，并不能很好的代表該類艦船，因此我們要注主要特征，關(guān)注最能形象代表不同艦船目標(biāo)的特征，忽略次要的，船上的非

國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文在右側(cè)工具欄中選擇創(chuàng)建圓，以船體中心為圓心創(chuàng)建一個(gè)一定半徑的具欄中選擇創(chuàng)建目標(biāo)攝像機(jī)，在動(dòng)畫中選擇穿行助手，將攝像機(jī)軌跡面，實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)在圓上進(jìn)行均勻拍攝。工具欄界面以及攝像機(jī)界面如.9 所示。其中圖 2.7 為工具欄的界面，左圖為圓環(huán)創(chuàng)建界面，右圖為目建界面。圖 2.8 為目標(biāo)攝像機(jī)環(huán)繞艦船旋轉(zhuǎn)圖片，圖 2.9 為目標(biāo)攝像所觀察到的景象。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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