机载高速视觉图像目标识别优化仿真研究

机载视觉采集器采集图像去噪的性能优劣,影响着目标识别的准确性。在机载高速视觉采集图像过程中,由于距离目标远,飞机速度快,图像采集的结果会包含大量的乘性噪声点,影响采集图像中目标像素可识别特征的质量。传统的图目标识别方法都是通过把这种乘性噪声模糊化,转换成加性噪声进行去噪处理然后加以识别,但是,在这种转换的过程中,会造成关键目标特征丢失,识别效果不好。提出基于改进多小波变换的机载高速视觉采集图像去噪识别方法。获取合适的基小波及小波分解层数目,对含有噪声的信号进行多小波变换操作,根据估计小波系数对信号进行重构操作,获取去噪后的机载高速视觉采集图像,优化识别过程。实验结果表明,利用改进算法进行机载高速视觉采集图像去噪,能够提高机载高速视觉采集图像的信噪比和图像质量。