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| 基于边界矩和改进FCM聚类的水下目标识别 | |
| 作者姓名： | 王士龙 徐玉如 万磊 唐旭东 |
| 作者单位： | 哈尔滨工程大学 水下机器人技术国防科技重点实验室, 哈尔滨 150001 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(50909025);水下智能机器人技术国防重点实验室开放课题研究基金(2008003) |
| 摘 要： | 水下目标的识别是水下机器人对环境动态感知、快速定位与跟踪视觉目标的关键, 本文针对水下成像的特殊性以及成像环境的复杂性,旨在设计一种快速、准确的目标识别系统以指导水下机器人进行下一步的任务. 首先, 综合运用一些流行的算法, 简要介绍了一种有效的边界分割算法; 然后通过对边界矩的分析和修正, 构造了具有平移、旋转及比例变换不变性的仿射变换; 最后详细描述了改进的FCM聚类识别的设计理念. 通过对实测的4类物体组成的水下目标的识别实验, 证明了所提水下目标识别系统可以用于水下目标识别, 并且具有较高的鲁棒性和实时性. |
| 关 键 词： | 水下机器人 目标识别 边界分割 边界矩 FCM聚类 鲁棒性 实时性 |
| 收稿时间： | 2010-08-10 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
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