基于PCA的红外图像区域特征选择方法

摘要：

特征提取在模式识别和分类中起着关键的作用,本文针对红外目标的准确分类识别问题,围绕红外图像特征提取和特征选择进行研究,提出了基于PCA的区域特征选择方法.该方法首先采用基于数学形态学的滤波技术对红外图像进行预处理,有效地增强了目标区域,便于目标特征的提取;其次,本文研究了区域形状特征提取及基于PCA的特征选择方法,通过对区域特征进行优化选择,构造准确描述目标特性且维数较低的特征.实验结果表明,本文提出的方法有效地提取红外目标的特征,可用于红外目标的分类且有利于提高算法的效率.

关键词：红外图像预处理、特征提取、主成分分析、特征选择

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：航空科学基金20070151003

在线出版日期：2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：17-20,27