题目：空间有形目标的识别研究

目标识别问题是图像分析领域一个重要的命题，由于其复杂性、方法的多样性而成为近年来计算机视觉界研究的热点问题。空间目标属于三维物体，在不同的视角下观察会呈现出不同的外观形态，由于其特殊的复杂性，目前国内外成熟的识别算法还比较少。本文研究了一种新颖的目标识别算法——边缘碎片模型算法。边缘碎片模型基于图像的边缘信息，比较适用于深空背景下的空间飞行器的识别。该算法通过提取物体的边缘信息得到多个边缘碎片模型，接着对碎片模型进行筛选生成模型码表，然后使用Adaboost框架训练出检测器，进行目标的检测和识别。从课题的工程角度出发，通过大量实验，对边缘碎片模型算法进行了较大的改进。提高了算法的运行效率和识别效果，并使算法具有尺度、旋转和三维视角不变性，达到三维目标检测识别的要求。基于此算法构建了一个三维目标识别系统，将其应用于空间有形目标的识别研究，取得了较好的识别效果。同时本文提出一种基于图元检测的中低尺度物体识别方法。使用基于图像的边缘信息定义的17种“图元”结构，构建一个三层产生式与或图模型。接着使用Adaboost算法对每一种图元结构训练出分类器，分别检测这17个图元类，最后在贝叶斯框架下对每个与或图中的节点进行自底向上提案，完成对物体的识别。该算法可以应用于自然界中中低尺度物体的识别研究，在初步的实验中，取得了很好的效果。