【摘 要】
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考虑复杂环境因素干扰，提出基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别方法。计算图像梯度值，利用扩散阈值抑制梯度较大点和加强梯度较小点，保证图像内像素点统一，采用改进高斯卷积核计算复杂场景红外图像像素点度量值，将其与既定值对比划分前景与背景点图像，根据目标在红外图像中表现为恒温的特点，判定待识别目标点灰度值是否符合高斯分布，符合则认定为目标像素点，实现图像目标识别。仿真实验证明，所提方法240 d
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61702185）； 河南省高等学校重点科研项目计划（No.19B520014）；
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考虑复杂环境因素干扰，提出基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别方法。计算图像梯度值，利用扩散阈值抑制梯度较大点和加强梯度较小点，保证图像内像素点统一，采用改进高斯卷积核计算复杂场景红外图像像素点度量值，将其与既定值对比划分前景与背景点图像，根据目标在红外图像中表现为恒温的特点，判定待识别目标点灰度值是否符合高斯分布，符合则认定为目标像素点，实现图像目标识别。仿真实验证明，所提方法240 dBm外界噪声输入环境下图像信噪比在52.5 dB～57.9 dB之间变化，识别准确率平均值为96.5%,识别精度高。
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