一种基于分级不变性特征的典型舰船目标识别方法

摘要

本发明提出了一种基于分级不变性特征的典型舰船目标识别方法。首先提取每幅图像舰船目标的二值熵和归一化转动惯量作为一级特征；之后小波分解每幅图像为四幅子图像，提取各子图像舰船目标的加权Hu矩、Zernike矩和Fourier描述子作为二级特征；然后以每幅图像舰船目标的极坐标形状矩阵作为三级特征；修正全部特征具备平移、旋转和缩放不变性。识别分类器的实验结果表明，算法能够逐级细化描述星上遥感图像中的典型舰船目标，识别准确率高。本发明方法可应用于星上遥感图像数据库的典型舰船目标识别，是一种普适性很强的工程方法。