數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在紅外圖像預(yù)處理中的應(yīng)用.pdf

1、低信噪比條件下的小目標(biāo)檢測和跟蹤問題一直是熱門課題。為了提高信噪比，改善圖像質(zhì)量，達(dá)到抑制成像干擾和成像噪聲的目的，紅外圖像預(yù)處理是一個(gè)很重要的過程，它決定了硬件系統(tǒng)能否正確、實(shí)時(shí)地檢測和跟蹤到目標(biāo)。本文針對這個(gè)問題，在比較研究了幾種典型的背景抑制和邊緣檢測算法后，重點(diǎn)研究了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在復(fù)雜背景下紅外小目標(biāo)圖像的背景抑制和邊緣檢測中的應(yīng)用，并在前人研究成果的基礎(chǔ)上分別提出了改進(jìn)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理方法。最后根據(jù)紅外跟蹤器硬件系統(tǒng)的要求設(shè)計(jì)了

2、紅外圖像預(yù)處理硬件系統(tǒng)。　　本文以復(fù)雜海面背景下的紅外艦船圖像作為低信噪比條件下紅外小目標(biāo)圖像的代表。在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)預(yù)處理算法中，首先對原始圖像進(jìn)行了改進(jìn)的形態(tài)濾波處理，具體方法是：依次用一個(gè)略大于目標(biāo)尺寸的結(jié)構(gòu)元素和一個(gè)很小的結(jié)構(gòu)元素對原始圖像進(jìn)行開運(yùn)算；求兩次濾波所得圖像之差作為背景抑制后的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的形態(tài)濾波在處理效果和處理時(shí)間上綜合起來較其它算法更具有優(yōu)勢。接著在改進(jìn)形態(tài)學(xué)背景抑制結(jié)果的基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的形態(tài)學(xué)腐蝕邊緣