基于形態(tài)學的紅外目標分割算法研究.pdf

1、隨著紅外熱成技術(shù)在軍事和民用領(lǐng)域的應用和推廣，往往需要對紅外目標進行提取和處理，以獲取更多有用信息。然而在紅外成像過程中，受探測器材料、加工工藝以及應用環(huán)境等因素的影響，往往獲取的紅外圖像具有對比度低、圖像層次感差、有用信息掩埋在噪聲中，視覺效果模糊。因此，如何將紅外圖像中有用的目標信息進行提取和邊緣分割，對后續(xù)目標識別、精確定位等研究具有重要意義。
　　 傳統(tǒng)的邊緣檢測方法對清晰圖像的邊緣檢測效果很好，但對噪聲相對敏感，對存在

2、大量噪聲的紅外圖像，邊緣檢測效果并不好，同時傳統(tǒng)邊緣檢測算法在檢測精度和抗噪性上很難達到一個折中。而數(shù)學形態(tài)學是圖像處理的一個新的研究領(lǐng)域，具有抗噪性強，邊緣檢測精度高，計算簡單，易于實現(xiàn)等優(yōu)點。在深入研究近年來出現(xiàn)的形態(tài)邊緣檢測方法基礎(chǔ)上，提出了基于梯度法和能量比計算結(jié)構(gòu)元素權(quán)值的自適應形態(tài)學邊緣檢測方法。該方法首先通過多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學抗噪邊緣檢測算子進行邊緣提取，再根據(jù)梯度法和能量比來計算各結(jié)構(gòu)元素權(quán)值，再將各結(jié)構(gòu)元素提取邊緣信息綜