红外图像目标特征提取：从Hu矩到小波不变矩

"基于红外图像的目标特征提取方法研究学士学位论文" 这篇学士学位论文主要探讨了红外图像目标特征提取的策略，这是红外预警系统和成像制导系统中的关键技术。由于红外系统的诸多优势，如良好的隐蔽性、强抗干扰能力、远距离操作和快速搜索速度，它们在军事和民用领域得到了广泛应用。因此，提高红外图像目标检测和识别的效率，以及提升整个红外系统的智能化水平，是当前国内外科研人员关注的重点。 论文首先概述了红外图像分析的基础知识，包括红外图像的特点和传统的特征提取方法。作者特别提到了Hu不变矩的理论，这是一种常用的方法，用于描述和识别图像的形状特性，它在特征提取过程中展现出一定的稳健性。 然而，传统方法如Hu不变矩在处理某些复杂情况时存在局限性，为此，论文进一步研究了小波不变矩作为特征提取手段。小波分析能提供多尺度信息，对图像的局部细节有更敏感的响应，因此在保持图像特征的同时，能够改善识别效果。实验结果显示，应用小波不变矩可以实现更高的识别率，这同时也符合实际系统对于实时性的要求。 尽管在处理旋转图像时可能需要额外的归一化步骤，但这并未削弱小波不变矩在未来科技应用中的潜力。关键词包括：红外图像、特征提取、Hu不变矩和小波不变矩，这些关键词揭示了论文研究的核心内容和领域。 通过深入研究和对比不同特征提取方法，这篇论文为红外图像处理和目标识别提供了新的视角，为后续的科研工作提供了理论支持和实践参考。