【摘 要】
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传统红外传感器自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)过程中的信息处理可分为4个阶段:图像预处理、目标捕获、特征提取和目标识别。回顾了这4个阶段中的一些经典信息处理方法。通过对传统ATR应用模式的分析,发现难以构建一个具有高度实时性、集成性和鲁棒性的红外ATR系统的根本原因是前端传感器与后端数据处理的隔离。为解决该问题,目前的趋势是开发智能红外传感器,根据系
【机 构】
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光电系统信息控制技术国家级重点实验室,中国科学院自动化研究所,华北科技学院机电系,中国矿业大学（北京）
【基金项目】
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基金项目：国家科技支撑计划重点项目（2006BAK07B04）
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传统红外传感器自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)过程中的信息处理可分为4个阶段:图像预处理、目标捕获、特征提取和目标识别。回顾了这4个阶段中的一些经典信息处理方法。通过对传统ATR应用模式的分析,发现难以构建一个具有高度实时性、集成性和鲁棒性的红外ATR系统的根本原因是前端传感器与后端数据处理的隔离。为解决该问题,目前的趋势是开发智能红外传感器,根据系统应用的需要输出"最利于"目标探测/识别的信号。最后对这方面的最新进展作了介绍。
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