基于最小平均相关能量滤波器的目标识别技术

把用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)算法进行改进,成功应用于实时联合变换相关器。训练系列图像的谱按MACE综合后,经傅里叶逆变换在物面合成参考图像,同时在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取,并对目标与参考图像的联合功率谱进行拉普拉斯锐化,提高相关峰对比度。给出了存在旋转变化的目标图像和光学实验。实验表明,改进后的MACE方法可大大减少训练图像的数目,减小运算量,很好地解决联合变换相关器对目标存在旋转变化的识别问题,可扩大目标识别的范围,提高识别率。