【摘 要】
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为解决目前方法在动态复杂环境下不能有效区分车灯和瞄准镜及"猫眼"效应目标识别率低的难题,提出了一种基于纹理特征的"猫眼"效应目标识别方法.首先采用列均值相减、指数高通
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院,北京信息技术研究所
【基金项目】
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航空科学基金项目(No.20070151002)资助
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为解决目前方法在动态复杂环境下不能有效区分车灯和瞄准镜及"猫眼"效应目标识别率低的难题,提出了一种基于纹理特征的"猫眼"效应目标识别方法.首先采用列均值相减、指数高通滤波和中值滤波对差分图像进行滤波去除车灯;然后依据"猫眼"效应目标的形状特性进行判别;最后根据"猫眼"效应目标的纹理特征,构造隶属度向量,按照最大隶属度原则,采用模糊综合评判对"猫眼"效应目标进行识别.试验结果表明,与基于形状和频率双重判据的"猫眼"效应目标识别方法相比,该方法有更高的识别率和较低的虚警率.
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