本文選題：紅外偏振　切入點：圖像處理　出處：《煙臺大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：艦船紅外偏振成像目標(biāo)識別技術(shù)是紅外制導(dǎo)技術(shù)中十分重要的一個方面�，F(xiàn)如今,人們越來越重視海面艦船目標(biāo)識別技術(shù)的應(yīng)用。到目前,針對普通紅外圖像的處理,已經(jīng)提出了很多目標(biāo)識別算法,處理效果也相對不錯,但是針對能夠有效抑制干擾的紅外偏振成像制導(dǎo)的目標(biāo)識別和系統(tǒng)實現(xiàn)還是有些許不足,所以更優(yōu)化的紅外偏振圖像目標(biāo)識別處理算法,仍是現(xiàn)在研究的關(guān)鍵所在。為此,本文對近岸艦船紅外偏振圖像目標(biāo)識別的處理算法進行了探究,針對偏振圖像的特點提出了一套完整的識別算法并通過硬件進行了系統(tǒng)實現(xiàn)。論文首先從紅外偏振成像技術(shù)的角度出發(fā),對該技術(shù)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進行了總結(jié),分析了近岸艦船目標(biāo)紅外偏振成像的特點,根據(jù)這些特點探究了紅外偏振圖像增強技術(shù),并對紅外偏振艦船圖像的圖像預(yù)處理算法討論;接著對紅外偏振艦船圖像的目標(biāo)識別與目標(biāo)跟蹤算法進行了研究,最后進行了系統(tǒng)實現(xiàn)和驗證。本文設(shè)計的紅外艦船目標(biāo)識別相關(guān)算法,包括基于支持向量機的識別技術(shù)和基于模板匹配的識別算法,首先通過MATLAB軟件進行仿真驗證,實驗結(jié)果表明該方法正確識別到了艦船目標(biāo)。隨后在項目給定的應(yīng)達到的技術(shù)指標(biāo)和參數(shù)的基礎(chǔ)上研究了系統(tǒng)的軟件設(shè)計和硬件架構(gòu)。最后利用TMS320DM642芯片進行了算法實現(xiàn)的系統(tǒng)驗證。實驗結(jié)果表明該方法正確識別到了艦船目標(biāo),大大減少了計算量,提高了識別精度,縮減了識別時間,實現(xiàn)了項目要求的參數(shù)要求,達到了項目的技術(shù)指標(biāo)。
[Abstract]:Ship infrared polarization imaging target recognition technology is a very important aspect of infrared guidance technology. Nowadays, people pay more and more attention to the application of ship target recognition technology. At present, the common processing of the infrared image, a target recognition algorithm has been proposed, the treatment effect is relatively good, but for the target recognition and system infrared polarization imaging guidance can effectively suppress interference or achieve some shortcomings, so more optimization of the infrared polarization image target recognition algorithm, the key is still the research now. Therefore, the processing algorithm of target recognition inshore ship infrared polarization image were studied, according to the characteristics of polarization image and put forward a complete set of the recognition algorithm and through hardware implemented. Firstly, from the perspective of infrared polarization imaging technology, the technology of domestic Development status quo are summarized, analyzed the characteristics of the infrared polarization imaging of ship targets near shore, these features on infrared polarization image enhancement technology based on image preprocessing algorithm, and discuss the infrared polarization image of a ship; then the infrared polarization image of ship target recognition and target tracking algorithms are studied, finally realized and verify the algorithm for infrared ship target recognition. In this paper, which is based on support vector machine recognition and recognition algorithm based on template matching, simulation by MATLAB software, the experimental results show that the method is correct and recognition to the ship target. Then based on technical indicators and parameters should be given on the project research on software design and hardware architecture. Finally, using TMS320DM642 chip for system verification. Experimental results of algorithm The results show that the method correctly identifies the ship target, greatly reduces the amount of computation, improves the recognition accuracy, reduces the recognition time, achieves the requirements of the project parameters, and achieves the technical specifications of the project.

【學(xué)位授予單位】：煙臺大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：E925;TP391.41

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 趙小龍;祝佳磊;劉勇勇;趙震;;基于多維特征融合的艦船目標(biāo)識別技術(shù)研究[J];軍事通信技術(shù);2016年01期

2 戴軍;唐湘成;高志峰;;海空背景下紅外圖像處理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J];紅外技術(shù);2016年02期

3 鄭華;;高雜波海天背景下紅外圖像中艦船目標(biāo)的檢測[J];艦船科學(xué)技術(shù);2016年02期

4 孫秋菊;王鵬;黃文霞;;紅外偏振成像在偽裝目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究[J];紅外;2016年01期

5 張仲瑜;焦淑紅;;多特征融合的紅外艦船目標(biāo)檢測方法[J];紅外與激光工程;2015年S1期

6 宿勇;;基于圖像處理的艦船目標(biāo)識別研究[J];計算機與數(shù)字工程;2015年07期

7 徐倩;陳咸志;羅鎮(zhèn)寶;金代中;胡俊杰;曲銳;;基于Harris算法的自適應(yīng)雙極性紅外艦船目標(biāo)檢測[J];激光與紅外;2014年12期

8 王霞;夏潤秋;金偉其;劉敬;梁建安;;紅外偏振成像探測技術(shù)進展[J];紅外與激光工程;2014年10期

9 邢莎;吉林;雍楊;龔濤;袁佳;;基于多尺度局部邊緣梯度的紅外艦船目標(biāo)檢測[J];兵工自動化;2014年05期

10 趙微;惠斌;張玉曉;;紅外艦船目標(biāo)的要害點檢測算法[J];紅外與激光工程;2014年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 牛繼勇;空間目標(biāo)紅外偏振特性獲取關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國科學(xué)院研究生院(上海技術(shù)物理研究所);2015年

2 楊磊;復(fù)雜背景條件下的紅外小目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究[D];上海交通大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 王力超;口型識別問題中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2007年

2 韓軍利;紅外圖像目標(biāo)識別技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2004年

，

本文編號：1605116