最小平均相关能量论文-赵帅,王文生

最小平均相关能量论文-赵帅,王文生

导读:本文包含了最小平均相关能量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:联合变换相关器,目标识别,畸变不变,最小平均相关能量滤波器

最小平均相关能量论文文献综述

赵帅,王文生[1](2014)在《基于最小平均相关能量滤波器的畸变目标识别》一文中研究指出通过对多种畸变目标识别算法的研究,对用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)滤波器进行了改进。利用MACE滤波器算法的基本思想构造滤波器函数,在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取,并对联合图像的功率谱进行了拉普拉斯锐化,成功实现了在联合变换相关器中对旋转目标图像的探测和识别,提高了畸变图像相关峰的亮度,拓展了联合变换相关器的探测和识别的范围。作为实例,对旋转战机目标图像进行了计算机模拟实验和光学实验,验证了该算法的可行性。(本文来源于《半导体光电》期刊2014年01期)

贾欢欢,杨璐,王文生[2](2010)在《基于最小平均相关能量滤波器的目标识别技术》一文中研究指出把用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)算法进行改进,成功应用于实时联合变换相关器。训练系列图像的谱按MACE综合后,经傅里叶逆变换在物面合成参考图像,同时在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取,并对目标与参考图像的联合功率谱进行拉普拉斯锐化,提高相关峰对比度。给出了存在旋转变化的目标图像和光学实验。实验表明,改进后的MACE方法可大大减少训练图像的数目,减小运算量,很好地解决联合变换相关器对目标存在旋转变化的识别问题,可扩大目标识别的范围,提高识别率。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2010年06期)

王永仲,薛蕊,张勇,华文深,沈学举[3](2004)在《抗噪型最小平均相关能量滤波器》一文中研究指出最小平均相关能量(MACE)滤波器进行图像识别的主要特点是相关峰尖锐,易于判别。但它对畸变非常敏感,几乎没有抗噪能力,所以应用受到限制。针对不同的噪声类型,首先进行图像空域滤波,达到抑制噪声、突出目标的目的,然后再进行识别,提高了最小平均相关能量滤波器的抗噪能力和识别的准确性。(本文来源于《光学与光电技术》期刊2004年06期)

黄献烈,黄晓菁[4](1993)在《用圆谐最小平均相关能量滤波器作光学图象识别》一文中研究指出在光学图象的旋转不变识别中,采用计算全息方法制作圆谐最小平均相关能量滤波器,可以提高相似图象的识别力、给出光学实验的结果.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊1993年S2期)

黄献烈,黄晓菁[5](1993)在《用圆谐展开的最小平均相关能量滤波器》一文中研究指出提出用圆谐展开函数作样本合成最小平均相关能量滤波器来进行数字图象识别,这种滤波器具有图象旋转不变性,而且比传统的圆谐滤波器的相关峰更尖锐、识别能力更高,特别适用于相似图象的识别,并用计算机模拟证实了它的优越性。(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊1993年02期)

最小平均相关能量论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

把用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)算法进行改进,成功应用于实时联合变换相关器。训练系列图像的谱按MACE综合后,经傅里叶逆变换在物面合成参考图像,同时在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取,并对目标与参考图像的联合功率谱进行拉普拉斯锐化,提高相关峰对比度。给出了存在旋转变化的目标图像和光学实验。实验表明,改进后的MACE方法可大大减少训练图像的数目,减小运算量,很好地解决联合变换相关器对目标存在旋转变化的识别问题,可扩大目标识别的范围,提高识别率。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

最小平均相关能量论文参考文献

[1].赵帅,王文生.基于最小平均相关能量滤波器的畸变目标识别[J].半导体光电.2014

[2].贾欢欢,杨璐,王文生.基于最小平均相关能量滤波器的目标识别技术[J].激光与光电子学进展.2010

[3].王永仲,薛蕊,张勇,华文深,沈学举.抗噪型最小平均相关能量滤波器[J].光学与光电技术.2004

[4].黄献烈,黄晓菁.用圆谐最小平均相关能量滤波器作光学图象识别[J].厦门大学学报(自然科学版).1993

[5].黄献烈,黄晓菁.用圆谐展开的最小平均相关能量滤波器[J].厦门大学学报(自然科学版).1993

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