基于BP神经网络的景象匹配算法

刘刚; 周珩; 梁晓庚; 王明静

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基于BP神经网络的景象匹配算法

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摘要

针对以可见光图像为基准、红外图像为实测的景象匹配问题,提出了一种基于BP神经网络的景象匹配方法;该方法首先抽取满足平移、旋转、尺度不变性的Krawtchouk不变矩作为红外目标的特征描述并构造特征向量,随后,基于主分量分析法消除特征向量各个分量间的相关性,去掉多个对目标匹配识别贡献不大的特征的影响,形成描述目标的有效特征向量;接下来,构造三层BP神经网络,以有效匹配特征作为输入,匹配位置作为输出,按照经验公式确定隐层节点个数,基于样本集对红外目标在可见光基准图像中的匹配过程进行训练,最终形成智能化景象匹配识别器;实验结果表明,与常用的景象匹配算法相比,提出方法不仅具有更高的匹配精度和速度,而且鲁棒性好,能抵抗实测图像的旋转几何畸变.

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来源
《计算机测量与控制》 |2016年第8期|222-225|共4页
作者
刘刚; 周珩; 梁晓庚; 王明静;
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作者单位

河南科技大学信息工程学院;

河南洛阳471023;

中国空空导弹研究院;

河南洛阳471009;

中国空空导弹研究院;

河南洛阳471009;

中国空空导弹研究院;

河南洛阳471009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
景象匹配; 红外与可见光; Krawtchouk不变矩; 主分量分析法; BP神经网络;

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