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民航机场X光机图像识别优化方法研究

         

摘要

在民航机场安检信息系统设计中,传统的图像识别方法采用简单分类识别方法,无法有效对异常人流和危险爆炸物品实现有效检测。提出一种基于轮廓波域边缘检测的民航机场X光机图像识别优化方法,首先构建民航机场X光机图像识别的总体模型,采用具有统计学意义的概率分析技术等数据融合方法,达到对视觉图像的综合性处理。为了增强图像中运动区域的明暗对比度,使图像变得平滑,需要估计民航机场X光机图像的位置边缘信息,提取图像的低频部分,低频信号的提取,增强了图像的明暗对比度,提高民航机场X光机图像识别能力。仿真实验证明了该算法的图像的视觉识别效果更好,展示了算法的优越性能。算法对确保机场安全,提高安检效率具有积极重要的意义。

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