红外图像目标特征提取与分类算法研究.pdf
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2022-07-12
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摘要
摘要
红外图像的自动目标识别（ＡＴＲ，Ａｕｔｏｍａｔｉｃ
Ｔａｒｇｅｔ
Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）是模式识别领
域中的一个重要研究课题，它在武器的精确制导中扮演着重要的角色并有着广泛
的应用前景。其中，红外图像目标的特征提取和分类技术是自动识别系统中的难
点和关键技术。研究红外图像目标的特征提取和分类技术对提高系统的识别效率
和准确率，提高我方的生存概率都具有重要的意义。
本文重点研究了红外图像目标的特征提取技术和多目标分类方法。作为特征
提取的前提和准备，本文简要地介绍了基于阈值的红外图像分割方法，并对算法
进行了实验仿真和性能比较。在图像目标的特征提取方面，首先，研究并总结了
以主分量分析（ＰＣＡ，Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ
Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
Ａｎａｌｙｓｉｓ）法与独立分量分析（ＩＣＡ，
Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ
ＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）法为代表的线性特征提取方法和以核函数为代表
的非线性特征提取方法。其次，针对传统ＩＣＡ特征提取算法提取独立分量的无序
性，本文提出了一种基于评估因子最小化的独立分量有序提取算法。实验结果表
明，该算法能够优先选择类间差异较大的独立分量特征，从而实现了用少量特征
对目标进行有效描述。在多目标分类方面，首先，总结了国内外包括最小距离、
最近邻、Ｋ近邻以及支持向量机等多种主流的目标分类算法。其次，针对Ｋ近邻
分类器在多分类中存在的二义性问题，提出了Ｈａｄａｍａｒｄ纠错码与Ｋ近邻分类器相
结合的多目标分类算法。仿真结果表明，该算法具有较强的抗误分能力，进一步
提高了多目标分类的准确率。
关键词：红外图像特征提取主分量分析独立分量分析多目标分类
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