有关图像的目标识别

资 源 简 介

有关图像的目标识别

详 情 说 明

图像目标识别一直是计算机视觉领域的重要研究方向。在合成孔径雷达(SAR)图像的目标检测任务中，传统的基于恒虚警(CFAR)检测的方法虽然能有效检测目标，但通常会伴随较高的虚警率。

本文介绍的方法创新性地结合了多种技术手段：首先采用CFAR与扩展分形方法进行初步目标检测，通过面积和峰值能量比算子来区分真实目标与背景杂波。这种预处理能有效降低部分虚警。随后使用小波域主成分分析(PCA)提取检测窗口内的图像特征，这些特征能很好地反映目标的本质属性。最后采用支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类，进一步精确区分目标与杂波。

实验结果表明，这种结合特征提取与机器学习分类器的方案能在保持原有检测率的同时，显著减少虚警数量。该方法特别适用于SAR图像这类噪声复杂场景中的目标识别任务。从技术实现角度看，小波变换与PCA的组合能有效提取多尺度特征，而SVM优秀的分类性能则保证了最终的识别准确率。这种思路也可以推广到其他类型的图像目标识别任务中。