红外序列图像的支持向量机分割方法

第３２卷第３期 光电工程V ol.32,No.3

２００５年３月 Opto-Electronic Engineering March,2005

文章编号

施文康1朱振幅2

上海交通大学自动检测研究所　

２北京 100854

红外序列图像的准确分割是自动目标识别的关键传统的图像分割技术往往难以满足要求提出了基于支持向量机的红外序列图像分割方法

通过选择适合的模型参数将后续图像帧中的目标从复杂的背景中识别出来实际红外序列图像分割表明

分割效果理想

识别正确率可达99　

关键词红外图像目标识别

中图分类号 A

Infrared image sequence segmentation based on support vector machine

DU Feng1, SHI Wen-kang1, DENG Yong1, ZHU Zhen-fu2

(1. Institute of Automatic Detection Technology, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, China;

2. Key Laboratory of National Defense for Target and Environment Optics, Beijing 100854, China)

Abstract

Support vector machine Image segmentation

ò2ê?×??ˉ??±êê?±e??ê?(Automatic object recognition,ATR)中的一项关键技术识别与跟踪的基础适合于红外图像的目标检测技术除了传统的阈值分割技术小波变换

红外图像分割可以看成一个分类问题对于实际的序列图像目标和背景在相邻帧间具有一定的连续性利用模式识别的方法来实现图像的分割是完全可行的支持向量机(Support vector machine, SVM )由其自身理论的完备

同时最小化经验风险和维的界从而具有良好的

收稿日期收到修改稿日期

国家自然科学基金03ZR14065国防重点实验室基金

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万方数据