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摘要
为了使激光引信能快速准确地排除云雾、烟雾等引起的干扰，提出了改进的Harris+最小核值相似区域（SUSAN）角点检测算法与矩形度结合的目标识别方法。首先利用8邻域模板标准差作为自适应阈值，通过统计相似像素数目筛选出候选角点，其次利用改进的角点响应函数和非极大值抑制确定最终角点，最后统计角点数量并计算目标图像的矩形度，根据角点数量和矩形度快速的对目标与云雾进行区分。结果表明，通过对大量弹目交会姿态和云雾模型进行仿真识别验证，95%的目标能被有效的识别出来；该方法能快速准确的进行目标识别，满足引信的实时性要求。该研究为激光引信抗干扰方面提供了一定的理论参考。
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单位通信与信息工程学院; 西安邮电大学
