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针对基于胡氏不变矩的坦克识别率低、在图像离散采样的情况下受图像尺度变化影响的问题,进行了图像尺度不变性研究,设计了一种基于改进的胡氏不变矩的坦克识别方法;为解决最大类间方差法在复杂背景下图像分割阈值与真实阈值发生偏移的问题,采用改进的最大类间方差法分割图像,减少了偏移量。将胡氏不变矩和改进的胡氏不变矩的算法进行了对比实验,实验结果表明:相对于采用胡氏不变矩的坦克识别方法,改进后的识别方法识别率提高了22%,该方法运算时间减少了80 ms,能克服图像的尺度变化造成的影响。