红外舰船目标识别：基于SVM与HOG特征的机器学习算法

"基于SVM分类的红外舰船目标识别，使用机器学习的分类算法，通过分割算法提取红外图像中的连通区域，HOG特征提取，SVM分类器进行高维特征空间分类，实现复杂背景下的红外舰船目标识别。" 在红外舰船目标识别领域，一种基于支持向量机（SVM）分类的高效方法被提出，以应对海天背景下目标识别的挑战。该算法的核心是结合图像处理和机器学习技术，提高在复杂环境中的目标检测精度。 首先，算法运用分割算法来处理红外图像。图像分割是图像处理的关键步骤，它将图像划分为多个连通区域，每个区域代表图像的一个特定部分。在红外图像中，分割算法可以帮助区分舰船目标与其周围海天背景，为后续处理提供基础。 接着，算法对分割后的连通区域进行标记和归一化处理。标记是为了明确各区域的边界和属性，而归一化则可以消除图像尺寸、光照等因素的影响，确保不同图像的特征在同一尺度上可比较，有利于后续特征提取的准确性。 特征提取阶段，算法采用Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征。HOG是一种描述物体形状和外观的特征提取方法，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图，捕获图像边缘和形状信息。对于舰船目标而言，HOG特征能够有效捕捉舰船轮廓和细节，即使在海浪和天空的干扰下也能保持一定的稳定性。 最后，使用预先通过线下样本库训练好的SVM分类器对提取的HOG特征进行高维特征空间的分类。SVM是一种监督学习模型，特别适用于小样本、非线性及高维模式识别。它通过构造最大间隔超平面将不同类别的数据点分开，从而实现目标与干扰的区分。在红外舰船目标识别中，SVM的优秀泛化能力和对噪声的鲁棒性使其成为理想的分类工具。 通过仿真实验，该算法展示出良好的性能，能够在复杂的海天干扰背景下准确识别红外舰船目标。其成功的关键在于结合了有效的图像处理手段和强大的机器学习模型，实现了对目标特征的有效提取和精确分类。这一方法对于提升红外舰船目标识别的自动化水平和抗干扰能力具有重要意义，有助于军事监控和海洋安全等领域的发展。