遮拦目标自动识别技术研究

应用光电混合联合变换相关器对遮拦目标进行探测和识别时,由于复杂背景、低对比度、照明不足及目标不完整等因素,引起相关信息量缺失,获得的相关峰图像中相关点微弱,甚至根本得不到相关点.针对此现象,对遮拦目标的联合目标图像进行了自适应阈值处理,并对其经光电混合联合变换相关器所获得的功率谱进行了墨西哥帽小波变换处理.有效地抑制了遮拦目标在光电混合联合变换相关器中的噪声干扰,增强了遮拦目标和模板相关信息衍射光的能量,使在相关峰面上相关点的能量和对比度得到明显的增强,从而提高了应用光电混合联合变换相关器对遮拦目标进行探测和识别的能力.实验表明:自适应阈值处理和墨西哥帽小波变换处理相结合,能够很好地提高相关峰的能量和对比度,可实现遮拦目标的自动识别和探测.

基于光学相关的遮拦目标识别技术

在目标识别研究中,目标被遮拦现象经常出现.基于遮拦目标局部信息缺失的特点,本文将传统的直方图均衡化做了对比度自适应改进,局部增强目标信息,应用光学相关识别原理,结合边缘提取方法,将被遮拦目标从背景中分离出来.通过大量光学实验表明,基于Sobel算子的边缘检测和对比度自适应直方图均衡化相结合,有效增强了探测目标的相关峰强度,实现了遮拦目标的识别.