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摘要:
针对空间目标红外识别中典型的类内变化大、类间变化小等问题,提出了一种用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器结合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)直方图特征和灰度直方图特征的空间目标红外特征提取与识别方法.以国内某卫星和国外某卫星为研究对象,提取它们红外图像的LBP直方图特征以及灰度直方图特征;使用红外仿真软件生成两个目标在不同姿态、不同分辨率下的样本图,并分成两部分,分别作为SVM分类器的训练集和测试集.实验结果表明,LBP直方图特征和灰度直方图特征均能够以较高的准确率对空间目标进行识别,且其识别效能与目标红外图像的分辨率以及SVM核函数有关.
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文献信息
篇名 空间目标红外特征提取与识别技术
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 红外识别 特征提取 空间目标
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 图像处理与仿真
研究方向 页码范围 427-435
页数 9页 分类号 TN219
字数 5617字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李瑞东 2 13 2.0 2.0
2 李勐 2 13 2.0 2.0
3 孙协昌 2 13 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
红外识别
特征提取
空间目标
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
3361
总下载数(次)
13
总被引数(次)
30858
论文1v1指导