文献类型：期刊文章

作　　者：余永武[1]

YU Yong-wu(College of Computer Science,Neijiang Normal University,Neijiang 641000,China)

机构地区：[1]内江师范学院计算机科学学院(人工智能学院),四川内江641000

出　　处：《舰船科学技术》

基　　金：校级项目-科研管理系统研发与实现(2019XZ01)

年　　份：2021

期　　号：12

起止页码：175-177

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、核心刊

摘　　要：由于舰船目标的可见范围有限,极易导致所获图像呈现模糊不清的表现形式,基于此设计应用红外图像和神经网络的舰船目标识别算法。利用增强处理后的舰船红外图像,建立必要的神经网络体系结构,完成基于红外图像与神经网络的舰船目标识别环境搭建。在此基础上,确定与舰船目标相关的经典颜色空间,通过压缩待识别目标维数值的方式,对识别量条件进行推导,实现基于红外图像和神经网络舰船目标识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与传统增强型识别算法相比,新型目标识别算法可有效解决所捕获舰船图像模糊表现程度过高的问题,使船舶对象在可见范围得到清晰化表达。

关 键 词：神经网络 增强处理  红外图像 颜色空间  压缩维数  识别量  推导条件  目标识别

分 类 号：TN959]