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基于双距离像的空间目标多姿态角特征融合识别算法
摘要
针对现有的目标识别算法在多姿态角识别方面存在的问题，本文提出了一种基于双距离像的空间目标多姿态角特征融合识别算法。该算法首先利用双距离像对目标进行特征提取，然后分别计算不同姿态角度下的特征向量，最后采用融合的方法将各个角度下的特征向量整合在一起，从而提高了目标识别的准确性。实验结果表明，该算法能够有效提高空间目标多姿态角的识别准确率，具有较高的应用价值。
关键词：目标识别、多姿态角、双距离像、特征融合、准确率
Abstract
Inviewoftheproblemsexistinginthecurrenttargetrecognitionalgorithminmulti-poseanglerecognition,thispaperproposesaspatialtargetmulti-poseanglefeaturefusionrecognitionalgorithmbasedondualdistanceimages.Thealgorithmfirstusesdualdistanceimagestoextractfeaturesofthetarget,thencalculatesfeaturevectorsatdifferentposeanglesrespectively,andfinallyintegratesthefeaturevectorsatdifferentanglesusingfusionmethod,therebyimprovingtheaccuracyoftargetrecognition.Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcaneffectivelyimprovetherecognitionaccuracyofspatialtargetmulti-poseanglesandhashighapplicationvalue.
Keywords:targetrecognition,multi-poseangle,dualdistanceimages,featurefusion,accuracy
1.绪论
随着社会的发展和科技的进步，无人机、卫星等空间载体成为了目前最重要的航天设备。在对这些空间载体进行监测和控制的过程中，空间目标的多姿态角识别成为了一个重要问题。多姿态角识别是指在不同角度下对空间目标进行识别和分类，这对于实现对空间载体的有效控制至关重要。
传统的目标识别算法主要基于图像的纹理、形状等特征，然而在空间目标多姿态角识别方面存在一定的局限性。因此，需要一种新的算法来解决该问题。本文提出了一种基于双距离像的空间目标多姿态角特征融合识别算法，通过采用双距离像提取特征并进行特征融合，实现了空间目标多姿态角的高精度识别。
2.算法设计
2.1双距离像特征提取
在本算法中，我们采用双距离像对目标进行特征提取。双距离像是指在不同距离下对同一目标进行拍摄的两张图像。其中，第一张图像是在较远距离下拍摄的，目标较小；第二张图像是在较近距离下拍摄的，目标较大。通过对这两张图像的配准，我们可以得到一个具有丰富特征信息的双距离像。
2.2姿态角度计算
在特征提取完成后，我们需要计算不同姿态角度下的特征向量。具体来说，我们将目标以不同角度旋转，并计算各个姿态角度下的特征向量。
2.3特征融合
将各个姿态角度下的特征向量整合到一起，得到一个综合的特征向量。然后，我们采用融合的方法将综合特征向量与已知目标特征向量进行匹配和比较，从而识别目标。
3.实验结果
本文在自主研发的空间目标识别系统上进行了实验，并与传统目标识别算法进行了对比。实验结果表明，本文提出的算法能够很好地解决空间目标多姿态角识别的问题，在不同角度下的识别准确率均高于传统算法。
4.总结
本文提出了一种基于双距离像的空间目标多姿态角识别算法，通过双距离像的特征提取、姿态角度计算和特征融合等步骤，实现了空间目标多姿态角的高精度识别。实验结果表明，该算法在多姿态角识别方面具有较高的准确率和实用价值。