海战场的目标检测与识别

被引：2

作者：

安彧 ^{[1
,2
]}

王小非 ^{[2
]}

夏学知 ^{[2
]}

李琳 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

[2] 武汉数字工程研究所

来源：

华中科技大学学报(自然科学版) | 2012年 / 40卷 / 10期

关键词：

目标识别; 显著性; 支持向量机; Dempster-Shafer证据; 海战场; 遥感图像;

D O I：

10.13245/j.hust.2012.10.012

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对海战场图像信息的目标检测与识别,提出了一种适于海战场区域特征的遥感图像目标检测与识别方法.研究采用线性滤波器将图像划分为若干个空间尺度,并对不同空间尺度的图像,根据生物视觉生理特性的原理,提取图像中目标的视觉显著性特征,此特征包含目标不同于其周围区域的程度和空间分布状态.根据分析提取的目标空间特征信息,使用支持向量机对视觉显著性特征图像进行分类,实现目标信息提取,并通过Dempster-Shafer证据理论的分析方法判断目标的相关信息及其置信度,达到识别目标的目的.实验结果表明:此方法能以高可靠性和高精确度检测出海战场图像信息中的目标,获取目标相关信息.

引用

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共 5 条

[1] Object class recognition and localization using sparse features with limited receptive fields [J].