题目：舰船目标的自动识别技术

 

随着海军在现代战争中地位的不断提升和海军战舰种类的增多，针对舰船目标的自动识别技术就变得十分重要。红外舰船目标自动识别技术作为热点研究课题之一，具有较高的学术与工程应用价值。然而，由于海天背景的复杂多变、港口和岛屿的干扰以及舰船种类的多样性，使得红外舰船目标的自动识别过程极其困难，也极具挑战性。

本文在深入分析红外图像成像特性基础上，主要从红外图像预处理、感兴趣区域分割、特征提取和分类识别四个方面展开研究工作，提出了一套海空背景下红外舰船目标自动识别系统。

（1）针对红外图像信噪比低、目标边缘模糊等特点采用了全局背景抑制和自适应行去均值目标增强法进行预处理。

（2）在阈值分割研究基础上，本文采用了一种基于迭代的阈值分割法检测出了包含舰船目标的感兴趣区域。

（3）本文重点研究了红外图像常用特征提取方法，并针对红外舰船特性，一方面提取舰船目标的方向梯度直方图特征，另一方面，创新性地构造了舰船上半部类三角形特征等几种舰船固有特征。随后对所提取特征进行了分析，为后续舰船识别奠定了良好基础。

（4）针对知识模型识别方法和支持向量机识别方法的优缺点，提出了一种支持向量机与知识模型相结合的综合识别算法，该算法由粗到细识别舰船，不仅充分有效地利用了舰船特征，且符合人类视觉识别规律，提高了识别率。

针对实际外场拍摄的红外舰船目标图像，本文所提方法识别精准率达到了94.3%。