目标图像造句

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图像分割是解决目标检测、特征提取和目标识别等问题的关键所在，形状特征提取的首要任务就是获得目标图像边界。
本论文是基于dsp的飞机目标图像识别研究,主要做了以下几个方面的工作:首先分析了本课题国内外研究现状和发展方向。
摘要针对复杂天空背景下弱点目标的检测与跟踪，提出了一种利用多窗口、小尺度、多次差影融合点目标图像的快速检测与跟踪方法。
该问题的解决能够克服大气湍流扰动带来的图像降质和提高目标图像的分辨能力,以便于后续的目标特征提取和识别等处理。
文章主要对红外弱小目标图像中的背景辐射噪声、放大器噪声、探测器噪声进行了详细的定性分析，并对红外图像进行处理，从图像中分离出了弱小目标。
实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80 %以上。
基于物理模型的实测数据的成像结果表明： bfgs变尺度法抗噪性能较好，图像的背景比较均匀，目标清晰；目标图像的大小与实际大小接近，定位较准确。
摘要在人造卫星观测中，经常由于云团遮蔽、经过亮星或日月、软硬件故障等各种原因导致短时间内无法提取目标图像而使控制系统无法继续保持对目标的高精度跟踪。
对于经过分割以后的目标图像,由于存在噪声和其他干扰,因此很难利用单帧信号来实现对目标的可靠检测,故此利用序列图像中上下多帧的相关信息,实现对目标进行有效的检测。
本文围绕图像识别这一个中心课题，研究了目标图像原始数据的获取、预处理、不变性特征的提取方法以及神经网络识别技术。
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但目前的目标图像探测技术，无论是光机扫描成像还是凝视焦平面成像，探测的角度都有限，难以用一个探测器实现360范围内的探测，因此难以实现导弹全方位发射和攻击。
同时，提出了基于目标亮点幅度特征和目标亮点方位特征的两种聚类方法，并用聚类分析方法从背景干扰中提取出了目标的亮点特征，得到了清晰的目标图像。
文摘:基于目标图像信息，研究了在短暂遮挡情况下，应用最小二乘法的n点线性及平方预测跟踪算法，并分析了跟踪预测值在正常跟踪条件下的作用。
它采用距离向的脉冲压缩技术和方位向不同位置上接收到的脉冲间的多普勒信息来获得两维的高分辨率，从而得到高分辨率的目标图像。
目前，初期生产的离轴式观察装置（ oavd ）是一种与装在支座上的光学瞄准具相配的小型观察器，它能将透过物镜的目标图像折射50到视线方向，再提供给射手。
由图像数据特点，提出一种大容量图像数据的快速索引技术，其基本思想是把相似的图像通过特定的算法聚合在一起，从而大大地缩小图像搜索的范围，达到快速、准确检索到目标图像的目的。
基于目标检测提出了双差分的目标检测算法，目标分类应用到了连续时间限制和最大可能性估计的原则，目标跟踪则结合检测到的运动目标图像和当前模板进行相关匹配。
仿真目标的动态成像表明：重构的电导率分布接近于预设的仿真目标和背景，重构误差小，数值较准确：目标图像比较清晰，与背景的对比度较大；背景基本均匀。
本文用数学形态学相关理论方法实现了对扫描图像中具有同一线型但不同线宽的线状要素进行分类，在同一层上得到同一线宽的二值线状要素图；在对此目标图像进行细化时，提出了基于双结构单元模板的数学形态学细化算法，用该算法对实际的线状要素进行细化，避免了端点、孤立点等信息的丢失，且由于是并行处理，有效地提高细化速度；对于细化后的骨架线，提出了基于freeman链码的动态改变步长保持精度跟踪矢量化方法。
该方法首先利用了小波变换和形态学的原理,将小波变换和数学形态学结合对图像作预处理,滤除图像背景中的大部分高频噪声,增强了目标图像。进而再利用目标的帧间信息,对目标区域作帧相关,进一步确认目标。