强激光与粒子束

作者：孙思宇, 丁红昌, 曹国华,

关键词：夜晚环境, “猫眼”效应, 目标识别, 轮廓匹配, 归一化中心矩,

为了解决“猫眼”目标在夜晚环境下难识别的问题，提出了一种基于归一化中心矩的轮廓匹配“猫眼”目标识别方法。首先利用中值滤波对图像进行去噪，采用固定阈值分割完成了对图像的分割，使得“猫眼”目标与部分背景分离，使用Roberts边缘检测提取出了所有物体的边缘，最后采取了基于归一化中心矩的轮廓匹配算法，该算法不受平移和放缩的影响，提取出了图像中的所有圆形目标，并利用面积判别识别了真实目标，对识别出的目标绘制最小外接圆，利用圆心坐标对其定位。通过对不同光照强度下的“猫眼”图像进行实验与对比，验证了该方法的可行性，并通过目标识别评价指标验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法的全局准确率可达92.1%，可以在夜晚环境不同光照强度下成功地对“猫眼”目标进行识别。

来源：2023年第6期

《强激光与粒子束》期刊编辑部

查看强激光与粒子束杂志2023年第6期