结合SVM和分形维数的多特征红外人造目标提取

• 作者: 张长江 杨丽丽 赵翠芳 陈源
• 来源期刊: 浙江师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 分形维数 红外图像 人造目标
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 重点学科介绍
• 页码范围: 133-139
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4330字
• 语种: 中文

摘要

研究了红外图像中人造目标的提取.首先,通过计算红外图像目标的分形维数确定红外目标和背景的大致区域;然后,分别提取目标图像和背景图像的灰度级特征(邻域中心像素亮度、邻域中值亮度和邻域平均亮度),再利用支持向量机(SVM)进行训练,并尝试用不同的核函数及其参数建立最适当的区分目标和背景像素点的模型,进而把红外图像像素点分成目标和背景2类;最后,利用构建的模型实现红外图像中人造目标的提取.实验结果表明,用该方法建立的分类模型可以有效地提取红外图像中的人造目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张长江	浙江师范大学数理与信息工程学院	58	423	13.0	17.0
2	陈源	浙江师范大学数理与信息工程学院	7	70	3.0	7.0
3	赵翠芳	浙江师范大学数理与信息工程学院	10	21	3.0	4.0
4	杨丽丽	浙江师范大学数理与信息工程学院	1	4	1.0	1.0