文献类型：期刊文章

作　　者：梁锦雄[1] 王刻奇[2]

机构地区：[1]广州城市职业学院信息技术系,广东广州510405 [2]中山大学南方学院电子通信与软件工程系,广东广州510970

出　　处：《舰船科学技术》

年　　份：2015

卷　　号：37

期　　号：3

起止页码：206-209

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着各国在海洋领域竞争的日益激烈,船舰目标自动识别技术正逐渐成为研究热点。本文利用BP神经网络对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行分类,首先对船舰图像进行中值滤波,去除随机噪声和椒盐噪声,然后利用OTSU法将灰度图像分割成背景和目标两部分,接着对目标区域提取了Hu不变矩、边缘梯度方向直方图、周长-面积比3个特征。为了使边缘梯度方向直方图也具有旋转和尺度不变性,本文提出了一种变换方法:将直方图循环右移,直至其最大值到达直方图最右端。最后利用BP神经网络对船舰图像进行了训练和测试。测试结果表明,本文的分类算法对船舰目标的分类精度达到84%左右,有效实现了常见船舰类型的识别分类。

关 键 词：BP神经网络 HU不变矩 边缘梯度方向直方图  周长-面积比  

分 类 号：TP391.41]