文献类型：期刊文章

作　　者：李瑞东[1] 孙协昌[1] 李勐[1]

机构地区：[1]北京卫星信息工程研究所,北京100086

出　　处：《红外技术》

基　　金：国家863计划课题(2014AA7032031E);火箭军装备预研项目

年　　份：2017

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：427-435

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、核心刊

摘　　要：针对空间目标红外识别中典型的类内变化大、类间变化小等问题,提出了一种用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器结合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)直方图特征和灰度直方图特征的空间目标红外特征提取与识别方法。以国内某卫星和国外某卫星为研究对象,提取它们红外图像的LBP直方图特征以及灰度直方图特征;使用红外仿真软件生成两个目标在不同姿态、不同分辨率下的样本图,并分成两部分,分别作为SVM分类器的训练集和测试集。实验结果表明,LBP直方图特征和灰度直方图特征均能够以较高的准确率对空间目标进行识别,且其识别效能与目标红外图像的分辨率以及SVM核函数有关。

关 键 词：红外识别  特征提取 空间目标  

分 类 号：TN219]