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基于高分辨距离像子带融合的目标识别新算法
摘要
目标识别在计算机视觉领域中起着非常重要的作用。本文提出了一种新的基于高分辨距离像子带融合的目标识别算法，该算法综合应用多种技术手段，能够从图像中识别出目标，并且在目标尺寸、角度、光照等方面都具有较高的鲁棒性。实验结果表明该算法能够在不同场景下实现高精度的目标识别。
关键词：目标识别；高分辨距离像子带；像子带融合；图像处理
引言
目标识别作为计算机视觉领域中的一个重要问题，其主要任务是从图像中自动识别出目标物体。在电子商务、智能交通、智能安防等应用中，目标识别已经成为了不可或缺的技术手段。
目标识别一直是计算机视觉领域中研究的热点问题。过去的研究主要是基于图像特征提取以及分类器的训练。然而，在复杂环境下，这种方法往往不能很好地适应各种需求。因此，在实际应用中，人们越来越希望能够开发出更加智能的目标识别算法，使其能够快速、准确地识别出目标物体，同时对不同表观、不同场景具有较高的鲁棒性。
为了解决这个问题，本文提出了一种新的基于高分辨距离像子带融合的目标识别算法。该算法主要是通过对图像进行分析，利用多种技术手段进行特征提取，最终实现目标识别。
算法描述
本算法主要由以下几个步骤组成：
1.建立高分辨距离像子带
针对高分辨距离信号的特点，我们首先采用小波变换对图像进行处理，得到多个分辨率的小波系数。通过对不同分辨率下的小波系数进行变换，可以将图像逐层分解为多个带间隔离的子图，这些子图就是高分辨距离像子带。
2.提取目标特征
在得到高分辨距离像子带之后，我们将对各个像子带进行特征提取。为了提取目标的局部特征，我们采用了局部特征采集器（LBP）和方向梯度直方图（HOG）两种特征提取算法。LBP算法主要是通过比较像素灰度值之间的差值来提取特征；HOG算法则是对局部梯度信息进行计算，描述目标边缘方向。
3.像子带融合
在提取出各个像子带的目标特征之后，我们将利用像子带融合技术进行综合分析。像子带融合可以认为是一种多特征融合的方法，通过对不同特征之间的加权求和，得到了一个新的综合特征。
4.目标识别
最后，我们将利用分类器对提取出的目标特征进行分类，并识别出目标。
实验结果
在本文中，我们对该算法进行了多次实验。实验中我们采用了两种不同的数据集，分别是Caltech和ETHZ。实验结果表明，该算法能够在不同场景下实现高精度的目标识别，具有较高的鲁棒性和精度。
结论
本文提出了一种新的基于高分辨距离像子带融合的目标识别算法。该算法通过利用多种技术手段对图像进行特征提取，综合分析得到目标特征，最终实现目标识别。实验结果表明该算法具有较高的鲁棒性和精度，在不同场景下可以实现高精度的目标识别。