一种基于小波特征的红外图像识别方法

被引：1

作者：

李宏贵

罗正发

李国桢

李兴国

机构：

[1] 杨州大学理学院物理系

[2] 昆明物理研究所

[3] 南京理工大学电子工程系

来源：

模式识别与人工智能 | 2000年 / 13卷 / 01期

关键词：

Gabor小波; 神经网络; 目标识别; 红外图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN219 [红外技术的应用];

学科分类号：

摘要：

本文首先对原始红外图像进行适当的预处理,然后用由Gabor小波滤波器的线性组合所构成的复合滤波器提取红外图像的特征,并且用神经网络获取最佳复合滤波器参数,从而得到最佳的目标特征矢量。本文用两类方向相反(左向和右向)的低对比度红外坦克图像进行计算机仿真实验,取得了较好的识别结果。

引用

页码：106 / 110

页数：5

共 5 条

[1]

Wavelet and Gabor Transforms for Detection. Casasent D P, Smokelin J S, Ye A. Optical Engineering . 1992

[2]

Wavelet Feature Extraction for Image Pattern Recognition. Smokelin J S. . 1996

[3]

Pattern Classification and Scene Analysis. Duda RO, Hart PE. John Wiley and Sons . 1973

[4]

Wavelets and signal processing. Rioul O, Vetterli M. IEEE Signal Processing Magazine . 1991

[5]

Distortion invariant object recognition by matching hierarchically labeled graphs. Buhmann J,Lange J,von der Malsburg C. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks . 1989

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