紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)方法研究.pdf

1、精確制導(dǎo)武器在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。基于前視紅外成像的制導(dǎo)技術(shù)具有精度高、抗干擾能力強(qiáng)、分辨率高等特點(diǎn)，已成為紅外制導(dǎo)的主要發(fā)展方向。在紅外制導(dǎo)系統(tǒng)中，目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)能夠提供目標(biāo)的形狀和位置信息，成為必不可少的關(guān)鍵技術(shù)之一。 本文主要研究了復(fù)雜背景下紅外成像的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，通過(guò)紅外圖像的增強(qiáng)、分割以及目標(biāo)識(shí)別等手段實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的可靠檢測(cè)。在圖像增強(qiáng)方面，針對(duì)紅外圖像對(duì)比度差、信噪比低等特點(diǎn)，采用了基于Top-hat形態(tài)學(xué)濾

2、波的圖像增強(qiáng)算法。該算法結(jié)合了灰度變換、空間濾波和Top-hat形態(tài)學(xué)濾波的優(yōu)點(diǎn)，能夠在不模糊目標(biāo)邊緣的同時(shí)提高圖像的信噪比和對(duì)比度，有利于后續(xù)的圖像分割。對(duì)于紅外圖像的分割，在介紹幾種經(jīng)典的圖像分割的基礎(chǔ)上，提出了一種新穎的基于多特征融合的紅外圖像分割算法。該算法根據(jù)紅外圖像中目標(biāo)灰度和幾何特征劃定感興趣區(qū)域(Region of interest，ROI)，在ROI中綜合利用圖像的灰度、邊緣和區(qū)域信息進(jìn)行圖像的分割。與傳統(tǒng)的閾值分割相