【摘 要】
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目标识别，特别是三维目标识别技术已成为一个很活跃的研究领域，它广泛应用在机器人工件抓取任务、自动导航、自动检测、装配任务与医学图像的分析等系统中，有着极大的研究价值。
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目标识别，特别是三维目标识别技术已成为一个很活跃的研究领域，它广泛应用在机器人工件抓取任务、自动导航、自动检测、装配任务与医学图像的分析等系统中，有着极大的研究价值。本文的研究工作围绕目标旋转及目标强度发生变化及在复杂背景下的问题展开，具体内容如下：
针对目标在面内旋转及尺度变化时的识别问题，采用圆谐函数滤波器来获得目标的旋转不变，为提高滤波器的识别能力，选取适当的展开中心和展开级次来获得较好的识别峰。同时，利用图像矩来产生图像的特征向量，获得目标的的旋转不变和尺度不变性，该方法为复杂背景下任意形状目标的识别提供了一种有效可行的方法，具有一定的实用价值。
针对三维目标离面旋转的识别问题，采集目标在不同角度下的图像作为训练库，根据Oppenheim 等人提出的频谱面上位相信息比振幅信息更重要的结论，构造出非线性综合鉴别函数滤波器。另外，利用三维数字全息术中再现像中不仅包含目标的振幅信息，同时包含目标的相位信息，构造非线性综合鉴别函数滤波器，计算结果表明，该方法能有效地识别不同角度下的目标。
当目标强度发生变化时，构造目标的强度变化模型，通过对目标图像进行滤波处理，消除目标强度变化和目标背景和对识别结果的影响，当背景对目标影响强烈时，提出通过利用相关输出峰的尖锐程度来对目标进行识别，并且获得了较好的识别效果。
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