纹理高阶分形特征在海面舰船目标检测中的应用

针对复杂海面环境下的舰船目标检测，分析了高阶分形特征缝隙在纹理分类中的应用，提出了一种基于分形维与缝隙的目标检测新方法，并利用该方法对海面舰船目标进行了检测。实验结果表明利用纹理分形维与缝隙特征进行海面舰船目标检测，可以取得较单一分形维检测更高的准确率。     

基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法

针对舰船目标和海杂波轮廓结构的不同，提出了基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法，算法利用相对链码对5类舰船目标轮廓进行编码，分别计算分形维和缝隙，得到了舰船目标的4个分形特征的范围。实验结果表明边缘链码的4个分形特征能有效区分舰船目标和海杂波。     

基于图像区域Lyapunov指数的海面舰船目标检测

为了检测海面背景中的舰船目标，分析了目标存在时背景信号混沌特征的变化，提出了一种基于图像区域Lyapunov指数的目标检测新方法. 新方法定义了图像灰度距离的概念，基于改进的Wolf方法将一维信号Lyapunov指数提取方法扩展到图像信号，利用图像区域最大灰度距离Lyapunov指数的变化检测淹没在混沌背景信号中的目标信号. 实验结果表明海面背景图像信号具有一定的混沌特征，利用新方法能有效检测出海面背景下的舰船目标，检测结果优于基于统计分析的方法. 关键词： Lyapunov指数 灰度距离 混沌特征 目标检测