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基于Gabor小波和神经网络的红外图像识别算法
引用本文:李宏贵,李兴国.基于Gabor小波和神经网络的红外图像识别算法[J].系统工程与电子技术,2003,25(2):228-231.
作者姓名:李宏贵  李兴国
作者单位:1. 扬州大学理学院物理系,江苏,扬州,225002
2. 南京理工大学毫米波光波近感技术研究所,江苏,南京,210094
摘    要:首先对原始红外图像进行适当的预处理 ,然后用由小波Gabor滤波器的线性组合所构成的复合滤波器提取红外图像的特征 ,并且用神经网络获取最佳复合滤波器参数从而得到最佳的目标特征矢量。用两类方向相反 (左向和右向 )的低对比度红外坦克图像进行计算机仿真实验 ,取得了较好的识别结果。

关 键 词:Gabor小波  神经网络  目标识别  红外图像
文章编号:1001-506X(2003)02-0228-04
修稿时间:2002年1月20日

An Algorithm for Infrared Image Recognition Based on Gabor Wavelet and Neural Network
LI Hong-gui ,LI Xing-guo.An Algorithm for Infrared Image Recognition Based on Gabor Wavelet and Neural Network[J].System Engineering and Electronics,2003,25(2):228-231.
Authors:LI Hong-gui  LI Xing-guo
Institution:LI Hong-gui 1,LI Xing-guo 2
Abstract:First we preprocess the original infrared image properly, extract features from infrared image using composite filter which is the linear combination of real Gabor wavelet filters, using neural network manage to achieve the best parameters of composite filter in order to gain the best feature vectors. We do computer simulating experiments with two classes of low contrast infrared image (these images have two opposite direction-left and right), and get better results of recognition.
Keywords:Gabor wavelet  Neural network  Target recognition  Infrared image
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