小波神经网络自学习算法用于红外图像分割

• 作者: 李朝晖 陈明
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 图像分割 前视红外 自学习状态
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 图形/图像处理与多媒体技术
• 页码范围: 1760-1763
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|TP751
• 字数: 5069字
• 语种: 中文

摘要

在红外动目标序列图像跟踪过程中,由于目标本身的红外特征具有较大的不可预测性,使ATR系统在目标探测阶段产生大量的虚警讯息.因此,必须设法在复杂背景抑制段将虚警探测讯息滤除掉.提出了一种新颖的基于小波神经网络构架的FLIR图像分割技术,旨在将小波变换的时一频局域特性和神经网络的自学习能力相结合,从而使FLIR图像的分割算法具有较强的逼近和容错能力.该算法在FLIR-ATR系统中得到应用,对于FLIR目标图像轮廓的提取和抑制杂散背景方面获得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈明	西北工业大学航空自动化学院	184	2365	24.0	38.0
2	李朝晖	西北工业大学航空自动化学院	9	64	5.0	8.0