基于水平集的目標(biāo)分割及其在ATR系統(tǒng)的實現(xiàn).pdf

1、自然場景和復(fù)雜背景下的自動目標(biāo)識別（Automatic Target Recognition，ATR）技術(shù)在自主機(jī)器人控制、醫(yī)療診斷設(shè)備，安全監(jiān)管系統(tǒng)、以及各種精確的自主武器裝備中都占有至關(guān)重要的地位，其中圖像識別系統(tǒng)有著最廣泛的應(yīng)用。在圖像識別系統(tǒng)中，目標(biāo)分割與特征提取是目標(biāo)得以正確識別的關(guān)鍵，穩(wěn)定、高性能的硬件系統(tǒng)又是算法高效執(zhí)行的基礎(chǔ)，所以適用于ATR系統(tǒng)的復(fù)雜背景下目標(biāo)分割技術(shù)及ATR硬件系統(tǒng)的實現(xiàn)是本文的研究重點。
　　

2、 基于水平集（Level Set）的分割方法，不僅可以提取出目標(biāo)所在區(qū)域，而且在完成分割的同時可以輕易提出目標(biāo)的各種幾何參數(shù)（邊緣曲率、周長、面積等）。
　　 和以往的主動輪廓方法比較起來，水平集方法可以很好地解決輪廓演化過程中的拓?fù)渥儞Q問題，同時它也有比較穩(wěn)定的數(shù)值解法。但是目前的水平集方法均不適用于本文的應(yīng)用場合，基于邊緣的方法易受雜亂邊緣的干擾且當(dāng)圖像過渡平滑時分割不夠準(zhǔn)確，基于區(qū)域的方法雖然穩(wěn)定，但是需要圖像滿足全局平

3、滑的假設(shè)。
　　 本文提出的局部水平集方法只需一定的先驗初始位置信息，就可以在局部范圍內(nèi)自動分割目標(biāo)，避免其他區(qū)域的復(fù)雜背景對分割的干擾。同時將圖像的邊緣特征引入計算，當(dāng)圖像中目標(biāo)存在明顯邊界時算法收斂更快，在曲線演化過程中讓區(qū)域信息起主導(dǎo)控制作用，邊緣特征起輔助作用，避免雜亂邊緣對分割結(jié)果的干擾。
　　 本文還詳細(xì)說明了局部水平集分割方法的具體實現(xiàn)。
　　 針對ATR系統(tǒng)圖像處理計算的特點，本文設(shè)計了一種基于D