【摘 要】
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针对传统的舰船图像识别算法的鲁棒性较差的问题,研究特征匹配的舰船图像识别算法。对待识别的舰船图像做降噪和边缘强化处理,建立高斯金字塔使用SIFT方法提取预处理后的图像中的特征,并对提取的特征进行匹配。在神经网络中对匹配后特征对过滤,对过滤后的匹配特征对分类处理完成对舰船图像的识别。通过与传统图像识别算法的对比实验,证明了研究的特征匹配的舰船图像识别算法具有更佳的鲁棒性。
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针对传统的舰船图像识别算法的鲁棒性较差的问题,研究特征匹配的舰船图像识别算法。对待识别的舰船图像做降噪和边缘强化处理,建立高斯金字塔使用SIFT方法提取预处理后的图像中的特征,并对提取的特征进行匹配。在神经网络中对匹配后特征对过滤,对过滤后的匹配特征对分类处理完成对舰船图像的识别。通过与传统图像识别算法的对比实验,证明了研究的特征匹配的舰船图像识别算法具有更佳的鲁棒性。
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