低信噪比紅外圖像預處理與分割技術(shù)研究.pdf

1、目標分割技術(shù)是紅外圖像處理系統(tǒng)中的一項關(guān)鍵技術(shù)。實現(xiàn)對目標準確有效的分割,對于目標的檢測、識別、跟蹤具有重要的實際意義。鑒于紅外目標圖像通常具有噪聲大、背景復雜、目標模糊不清的特點,本文通過分析紅外圖像的特點和噪聲來源,將紅外圖像的預處理與分割技術(shù)結(jié)合起來進行研究,以獲取紅外目標良好的分割效果。
　　 本文簡要介紹了紅外圖像三個主要組成部分,即目標、噪聲和背景,并建立對應(yīng)的數(shù)學結(jié)構(gòu)模型。在掌握紅外圖像噪聲的主要來源、特性等理論知

2、識的基礎(chǔ)上,展開紅外圖像預處理算法的研究。預處理技術(shù)需分析各種濾波器(如:平滑濾波器、頻域濾波技術(shù)、形態(tài)學濾波技術(shù))的處理特性。然后在Matlab環(huán)境下對紅外圖像進行濾波降噪處理,經(jīng)仿真驗證來選擇合適的預處理算法。仿真結(jié)果表明,中值濾波、形態(tài)學濾波的效果較好,在一定程度上抑制了背景噪聲,同時目標圖像的邊緣細節(jié)信息保持的比較完整。
　　 在完成紅外圖像預處理的基礎(chǔ)上,展開分割算法的研究。首先研究了閾值分割技術(shù),總結(jié)了全局和局部門限

3、分割的優(yōu)缺點,并對其中的大津法、雙峰法和迭代法進行仿真研究。接著對邊緣檢測技術(shù)進行詳細的探討,總結(jié)分析了串行邊界和并行邊界檢測技術(shù),并對其中的微分算子邊緣檢測(Robert、Sobel、Prewitt和Canny算子等)和非線性拉普拉斯算子進行了仿真驗證。最后,對前兩大類的仿真結(jié)果進行總結(jié),對其中的一些缺陷進行改良。在原有的分割算法基礎(chǔ)上,提出了三種改進算法,分別是:(1)改進的Canny多邊緣檢測與簡化的Otsu相結(jié)合的分割方法;(2