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本文针对红外图像的特点，采用复合去噪和基于变形模型两种方法降低噪声，提出了两种提高信噪比的算法。而后选择了一种在特征空间进行非监督学习的算法，对彩色图像进行了分割，实验证明该方法识别率很高。在识别过程中，采用径基函数（Radial BasisFunction，简写为RBF）神经网络。这种方法特别适合有平移、旋转或尺度变化的动态目标进行识别。实验表明，这种方法具有很好的发展前景。