【摘 要】
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在复杂多变的海面环境下,应用红外成像技术对海面中小目标进行搜救时,为有利于后续针对不同场景的目标处理,有必要对采集的原始图像进行分类处理。根据不同的环境条件,将海面
【基金项目】
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Supported by the National Natural Science Foundation of China(61701069),the Fundamental Research Funds for the Central Univer⁃sities of China(3132019340,3132019200).
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在复杂多变的海面环境下,应用红外成像技术对海面中小目标进行搜救时,为有利于后续针对不同场景的目标处理,有必要对采集的原始图像进行分类处理。根据不同的环境条件,将海面红外图像分为五类场景。从两个方面对训练集图像进行特征提取,一个是通过高斯滤波将图像分为基础层和细节层,然后使用改进的方向梯度直方图(HOG)方法提取特征;另一个是提取图像的局部对比度得到局部特征。将提取的特征向量融合并输入到分类器中,使用支持向量机(SVM)对测试集图像进行分类。文章使用了HOG和局部对比度方法(LCM)结合的新特征描述符对海面
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技