圖像識(shí)別研究及應(yīng)用.pdf

1、圖像識(shí)別在軍事國(guó)防以及民用領(lǐng)域的作用日益顯著。近些年，從遙感和航拍圖像中實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，但目前仍沒(méi)有一種可以普遍適用的方法。這其中的困難不僅體現(xiàn)在目標(biāo)的多樣性和場(chǎng)景的復(fù)雜性本身，同時(shí)也是由于對(duì)人類(lèi)視覺(jué)機(jī)制認(rèn)識(shí)上的不足。 目前常用的圖像識(shí)別策略有兩種：一種是傳統(tǒng)的由下而上的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型，另一種是由上而下的知識(shí)(假設(shè))驅(qū)動(dòng)型。前者常用于飛機(jī)、工件等團(tuán)塊目標(biāo)的識(shí)別中；后者常用于復(fù)雜場(chǎng)景中的跑道、橋梁等目標(biāo)的識(shí)別中。本

2、文采用后一種策略對(duì)機(jī)場(chǎng)跑道、水上橋梁等目標(biāo)識(shí)別做了較為詳細(xì)的研究。 本文針對(duì)常見(jiàn)的人工目標(biāo)一機(jī)場(chǎng)跑道、水上橋梁，總結(jié)了可見(jiàn)光圖像、紅外圖像、SAR圖像中機(jī)場(chǎng)跑道、水上橋梁的現(xiàn)有識(shí)別方法，并給出了自己的實(shí)現(xiàn)算法。機(jī)場(chǎng)跑道的實(shí)現(xiàn)算法主要結(jié)合了線(xiàn)狀特征提取的思路，以lIotIgh變化提取出的機(jī)場(chǎng)跑道中線(xiàn)的中點(diǎn)為種子，生長(zhǎng)出整個(gè)機(jī)場(chǎng)跑道。水上橋梁識(shí)別的算法則主要結(jié)合了區(qū)域特征分析的方法，首先提取出河流區(qū)域，在河流區(qū)域中再提取橋梁。通過(guò)實(shí)