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多光谱分离算法在目标识别中的研究
被引量：
2
1
作者
刘丽霞
庄奕琪
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期2767-2771,共5页
针对野外工作时机械扫描式的光学系统抗震性差、目标识别率低、实时性差等问题,设计了采用多光谱分离算法实现非扫描目标识别遥感系统。采用非扫描的M-Z干涉具提供空间光程差,由红外CCD采集干涉条纹信息,经CUP处理得到混合光谱,结合可...
针对野外工作时机械扫描式的光学系统抗震性差、目标识别率低、实时性差等问题,设计了采用多光谱分离算法实现非扫描目标识别遥感系统。采用非扫描的M-Z干涉具提供空间光程差,由红外CCD采集干涉条纹信息,经CUP处理得到混合光谱,结合可见光视频图像提供的坐标系实现识别目标。其中采用遗传算法优化选择特征波长,然后由粗糙集分类提取未知目标谱的属性,取前1/3可信度的相应属性反演待测目标种类,相比传统算法减少约9倍的运算量。在不同天气、不同背景条件下做实验,得到系统在各种情况下的探测极限及识别概率。由实验数据可知,采用遗传算法和粗糙集分类相结合的多光谱分离算法可以快速、有效地识别未知目标的种类。
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关键词
目标识别
多光谱分离算法
M-Z干涉具
遗传
算法
粗糙集分类
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职称材料
题名
多光谱分离算法在目标识别中的研究
被引量：
2
1
作者
刘丽霞
庄奕琪
机构
西安电子科技大学微电子学院
武警工程学院通信工程系
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期2767-2771,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60276028)
国防预研基金项目(51411040601DZ014)
国防科技重点实验室基金项目(51433030103DZ01)资助
文摘
针对野外工作时机械扫描式的光学系统抗震性差、目标识别率低、实时性差等问题,设计了采用多光谱分离算法实现非扫描目标识别遥感系统。采用非扫描的M-Z干涉具提供空间光程差,由红外CCD采集干涉条纹信息,经CUP处理得到混合光谱,结合可见光视频图像提供的坐标系实现识别目标。其中采用遗传算法优化选择特征波长,然后由粗糙集分类提取未知目标谱的属性,取前1/3可信度的相应属性反演待测目标种类,相比传统算法减少约9倍的运算量。在不同天气、不同背景条件下做实验,得到系统在各种情况下的探测极限及识别概率。由实验数据可知,采用遗传算法和粗糙集分类相结合的多光谱分离算法可以快速、有效地识别未知目标的种类。
关键词
目标识别
多光谱分离算法
M-Z干涉具
遗传
算法
粗糙集分类
Keywords
Target identification
Multi-spectral separation algorithm
M-Z interferometer
Genetic algorithm
Rough set classification
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多光谱分离算法在目标识别中的研究
刘丽霞
庄奕琪
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
2
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