【摘 要】
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该文深入分析了DFBR场的数学机理和物理意义,在此基础上进行自然场景中人造目标识别的新方法研究.概述了前人在该领域中的重要研究成果.叙述了基于DFBR场的图象识别算法的基
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该文深入分析了DFBR场的数学机理和物理意义,在此基础上进行自然场景中人造目标识别的新方法研究.概述了前人在该领域中的重要研究成果.叙述了基于DFBR场的图象识别算法的基本原理,分析了用分形参数作为特征参量分割图象时产生数值不稳定的原因,提出了一种在分形参数平面上进行模糊增强的方法,在对DFBR场进行小波分析的基础上,阐述了一种对于图象分形特性的简洁表示法——小波分量的能量分布图,并提出了一个衡量图象对于DFBR场符合程度的指标——分形布朗量,在这种图象分形特性的小波表示方法基础上,提出了一种多分辨率多目标识别方法,此方法在最大特点是对目标大小具有自适应性,同时也使得计算量大大减少.进一步研究了DFBR场小波系数的统计特性,分析了高斯白噪声对小波系数的统计特性的影响,并提出了一种估计H值的改进算法.
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