2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩119頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著圖像自動目標識別和分類技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的迅速拓展,對計算機處理能力的要求越來越高。可重構(gòu)計算是隨著電子技術(shù)的進步而發(fā)展起來的一種新的計算技術(shù),它將微處理器的靈活性和ASIC的高效性結(jié)合起來,使圖像實時處理技術(shù)的快速實現(xiàn)成為可能。
   本論文在綜合分析當前圖像目標識別和分類算法特點的基礎(chǔ)上,深入研究了SAR圖像本身的特性,目標的特征和提取方法,并對利用可重構(gòu)計算技術(shù)實現(xiàn)圖像識別和分類的方法做了有益的研究和探討。本文的主要工作和創(chuàng)

2、新之處包括:
   (1)研究了遙感圖像特點及目標識別的方法,提出了一種基于模板的圖像識別算法。
   遙感圖像以其覆蓋面積大、時效性強、數(shù)據(jù)綜合性高等特點成為了國民經(jīng)濟各個部門重要的數(shù)據(jù)來源,因此遙感圖像處理成為當今計算機應(yīng)用領(lǐng)域的熱點。SAR圖像地物目標可分為點目標、線目標、面目標以及這三者在有限尺度內(nèi)組合成的硬目標。大多數(shù)人造目標屬于硬目標。SAR圖像中顯示的硬目標并非人們平常感知的視覺形象,只有在雷達分辨率較高的

3、時候硬目標才能顯示出一定的目標細節(jié),必須充分分析目標的特征才能較好的對目標進行識別。本文在分析SAR圖像自動識別過程,并結(jié)合國內(nèi)外研究的經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,提出基于模板的自動目標識別算法。通過對圖像進行有效的預(yù)處理,將目標集中在一個含有較少背景的區(qū)域中,不僅減少了背景對目標檢測的影響,而且大大減少了目標檢測時的數(shù)據(jù)量。并且通過對目標特征進行大量分析,獲得了行之有效的模板,提高了識別率。
   (2)研究了圖像噪聲、紋理特征及支持向量機

4、分類器,提出了一種基于紋理的圖像分類算法。
   圖像分類是根據(jù)像元的灰度信息以及其他空間特征,判定圖像中地物類別的過程。在遙感圖像技術(shù)中,無論是專業(yè)信息提取、運動變化預(yù)測,還是專題地圖制作和建立遙感數(shù)據(jù)庫等都離不開遙感圖像的分類。根據(jù)求解判別函數(shù)是否利用了類別的先驗知識,圖像分類的方法可以歸結(jié)為監(jiān)督分類法和非監(jiān)督分類法。非監(jiān)督分類的結(jié)果只是對不同類別達到區(qū)分,并不能確定類別的屬性,且準確性和收斂速度較差。本文深入研究了圖像的有

5、監(jiān)督分類方法。在分析已有算法不足的基礎(chǔ)上,選擇支撐向量機作為分類器,通過對SAR圖像有效去噪和紋理特征的提取,不僅減少了無關(guān)特征向量的計算,而且提高了圖像分類的正確率。
   (3)研究了軟硬件協(xié)同設(shè)計方法學,提出了將基于模塊的部分重構(gòu)技術(shù)應(yīng)用于圖像識別算法設(shè)計與實現(xiàn)的方法。
   根據(jù)高分辨率圖像的目標識別低層算法處理數(shù)據(jù)量大、算法較簡單等特點,提出了在可重構(gòu)平臺上以軟硬件協(xié)同的模式實現(xiàn)目標識別的方法。首先針對可重構(gòu)計

6、算平臺的特點分析了圖像識別的算法,再借鑒模塊化的設(shè)計方法的思路完成各個模塊的設(shè)計與實現(xiàn),最終利用可重構(gòu)邏輯器件的部分重構(gòu)特性實現(xiàn)系統(tǒng)運行時重構(gòu)。設(shè)計文件不僅能夠普遍適用于Virtex系列的可重構(gòu)邏輯器件,而且適用于各種圖源圖像的預(yù)處理方法,為其他相關(guān)圖像處理算法的可重構(gòu)實現(xiàn)奠定了良好的基礎(chǔ)??芍貥?gòu)平臺上以軟硬件協(xié)同工作的模式的引入,不僅準實時的實現(xiàn)了目標識別方法,而且減少了芯片的使用面積,降低了可重構(gòu)器件的布線難度。
   (4

7、)研究了圖像紋理計算的特點及部分重構(gòu)方法學,提出了將基于差異的部分重構(gòu)技術(shù)應(yīng)用于實現(xiàn)圖像分類算法設(shè)計與實現(xiàn)的方法。
   基于灰度共生矩陣的紋理普遍應(yīng)用于各種圖源的分類和特征提取。針對軟件實現(xiàn)紋理計算量大、時間長的問題,傳統(tǒng)的方法只能將圖像降維或者降階,這顯然會影響后續(xù)特征提取時的效果。本文提出的方法首先針對可重構(gòu)平臺的特點分析了圖像分類方法,然后利用基于差異的部分重構(gòu)技術(shù)完成了系統(tǒng)設(shè)計。使圖像紋理的計算,乃至整個圖像分類的速度

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論