[发明专利]一种基于网格分类与几何重构的图像飞行目标识别方法

权利要求书

1.一种基于网格分类与几何重构的图像飞行目标识别方法，其特征在于：

步骤1：基于网格状分类单元预分类方法，对目标轮廓区域内进行链式搜索，完成目标预分类；

步骤2：对库中飞行目标图像进行飞行姿态的几何重构及图像预处理；

步骤3：对机型库中目标图像采用2层Contourlet变换，提取表达轮廓的低频特征和提取表达细节信息的高频特征向量作为训练集；

步骤4：基于隐半马尔可夫的识别模型建模：通过不同飞行姿态及提取的信息将特征数据姿态分类与初始值设置，生成多组观测序列的训练样本，分别对训练样本的k个姿态提取l组观测序列向量：o_k＝[o(1),o(2),…,o(l)],k＝1,2…k，将每种姿态的观测序列向量o_k＝[o(1),o(2),…,o(l)],k＝1,2…k作为训练数据训练CHSMM_i模型，从而获得k个姿态的分类器；

步骤5：图像飞行目标识别：目标识别的方法是通过CHSMM模型对特征向量进行识别，将测试样本输入到k个分类器，获得k个输出概率值，通过比较选取输出概率值最大的作为最终姿态识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于网格分类与几何重构的图像飞行目标识别方法，其特征在于：所述步骤1中基于网格状分类单元预分类方法包括：根据需要识别的飞行目标，设置搜索间隔，利用判别函数统计匹配网格A、B和C的均值如式(1)所示：

以A矩阵的f_A作为该目标的判别门限，需采用匹配网格D、E和F进行联合判别，策略如式(2)所示：

设置预分类策略，如式(3)所示，F＝1时，预分类为战斗机；F＝2时，预分类为民航；F＝3时，预分类为直升机：

3.根据权利要求1所述的基于网格分类与几何重构的图像飞行目标识别方法，其特征在于：所述步骤2包括：提取出飞机中心点，进而提取机身中轴，将轴线方向沿一定角度α旋转可将飞行目标图像重构为机头向上的标准图像；其次再对图像进行几何标准化处理和灰度归一化处理。

4.根据权利要求1或2所述的基于网格分类与几何重构的图像飞行目标识别方法，其特征在于：对特征向量进行分组，所分组数根据图片库大小或机型种类数多少而定，并利用高频的细节特征对其低频特征所表达的轮廓信息进行修正。