[发明专利]基于干涉图匹配的目标识别方法

说明书

技术领域

本发明属光谱应用领域，涉及一种目标识别方法，尤其涉及一种基于干涉图匹配的目标识别方法。

背景技术

在光谱军事和遥感等应用中，通过光谱匹配实现对目标识别是非常重要的环节。目前常用的光谱匹配方法有光谱二值编码匹配、相关系数测度等方法，人们也发展了基于人工神经网络的分类识别方法。使用这些方法时，都必须首先得到目标的光谱分布，然后进行基于光谱的识别。

干涉光谱成像技术具有许多优点，但是由仪器得到的干涉图数据必须进过傅里叶变换，才能得到目标的光谱分布，然后进行目标识别。众所周知，傅里叶变换是一个耗时较多的计算，即使使用快速傅里叶变换FFT，这个计算过程依然要耗费不少时间。

发明内容

为了解决背景技术中存在的上述技术问题，本发明提供了一种识别速度快以及可对目标进行实施识别的基于干涉图匹配的目标识别方法。

本发明的技术解决方案是：本发明提供了一种基于干涉图匹配的目标识别方法，其特殊之处在于：所述基于干涉图匹配的目标识别方法包括以下步骤：

1)建立期望目标干涉图数据库；

2)获取待识别目标干涉图；

3)将步骤2)所得到的待识别目标干涉图与步骤1)中已经建立的期望目标干涉图数据库进行识别处理，实现待识别目标的识别。

上述步骤1)的具体实现方式是：

采用高信噪比的傅里叶变换光谱仪对期望目标在不同周期以及不同时刻采集干涉图，得到期望目标干涉图数据库。

上述步骤3)中的识别处理是检索识别处理和匹配识别处理。

上述步骤3)的具体实现方式是：

利用相关角公式进行计算α=arccosΣIiIi′ΣIi2ΣIi′2]]>

计算待识别目标干涉图与期望目标干涉图数据库中的向量相关度，计算结果数值越小，表示两个干涉图数据相似程度越高，否则相似程度越差

其中：α为相关角，I_i和I_i′分别为待识别干涉图和期望目标干涉图的第i个采样点大小。

本发明的优点是：

本发明提供了一种基于干涉图匹配的目标识别方法，该方法是将期望目标的干涉图建立干涉图库，在应用时，使用干涉光谱(成像)仪得到目标干涉图后，不进行傅里叶变换光谱复原，直接在干涉图库中进行检索和匹配，确定目标类型，从而实现目标的识别。这时，由于省去了傅里叶变换的过程，就使干涉图的数据处理时间大大缩短。如果对干涉图的预处理和对干涉图库的操作全部用FPGA硬件实现，则目标识别的实时性会更高。在快速目标识别等应用中，省去了傅立叶变换的过程，直接对干涉图进行匹配，缩短了运算时间，提高了识别效率。

附图说明

图1是本发明所提供的基于干涉图匹配的目标识别方法的过程示意图。

具体实施方式

干涉图匹配的优势是不进行光谱复原，省去了傅里叶变换的过程。这样做的不足，是没有得到目标光谱分布，无法进行直接的光谱分析。然而，对于目标识别等某些应用领域中，并不一定需要对光谱进行直接分析。和光谱识别技术一样，干涉图匹配技术需要首先建立包含期望目标的干涉图库。

本发明提供了一种基于干涉图匹配的目标识别方法，该方法包括以下步骤：

1)建立期望目标干涉图数据库：

在建立干涉图库时，应该用高信噪比的傅里叶变换光谱仪来采集干涉图，经过预处理后作为数据源。

光谱图中的大部分能量集中分布在干涉图的低频区域，可以根据目标识别对光谱分辨率的要求决定干涉图采样点的周期和点数。

2)利用上面的期望目标作为待识别目标，进行识别