基于图像处理的变形迷彩目标发现研究

摘要

数字图像处理技术在军事领域应用已相当广泛，但对其在变形迷彩目标发现中的应用研究却不多。而变形迷彩伪装已成为现代战场上最为重要的伪装技术之一。本论文较为系统地分析了变形迷彩伪装的特点，提出一种基于图像处理技术的变形迷彩目标发现方法。在此基础上，对彩色空间变换、同态滤波增强、图像分割等进行了较为系统的实验研究。
　　 迷彩伪装可分为保护迷彩伪装、变形迷彩伪装和仿造迷彩伪装。其中变形迷彩伪装应用最为广泛。变形迷彩伪装的主要特点有：①由于迷彩斑点的颜色必须符合目标活动地域内主要背景斑点的颜色，所以迷彩斑点与背景斑点的颜色具有近似性。②由于设计变形迷彩斑点时力求与背景斑点大小一致，所以迷彩斑点与背景斑点的大小具有近似性。③由于变形迷彩伪装往往采用不定形斑点，这种不定形斑点由不规则的曲线轮廓构成，同时配置斑点需要遵循一些原则使得迷彩斑点能够歪曲目标的线条和轮廓。
　　 对变形迷彩目标图像特征的分析研究表明，快速准确地发现变形迷彩目标的难度较大。但运用成熟的图像处理技术，对侦察图像进行快速准确判读是可能的。
　　 HIS彩色空间变换技术可以将图像信息分成三个分量：H(色别)、I(亮度)和S(饱和度)，从而可以对三个分量分别进行处理。在HIS彩色体系中，饱和度S对变形迷彩图像的边缘检测很重要，因为相同色别的颜色的饱和度并不一定相同。对目标实施变形迷彩时，虽然在目标上喷涂与背景斑点近似的颜色，但由于涂料调制和人工作业等条件限制，导致成像后其色彩饱和度也不相同，因此，如果对饱和度S进行锐化处理，则会增强目标与背景的差别，从而为后来的边缘检测和目标分割创造条件。
　　 变形迷彩目标图像分割的难点之一是如何检测和提取迷彩斑点与背景斑点融合后的边缘。同态滤波增强可以通过增强图像中的高频分量，使反射分量得到增强，从而使不同物体的交界处边缘得到增强，以便于边缘的检测和提取。
　　 对Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LoG算子和Canny算子进行图像处理实验后表明，Prewitt算子较为适合运用于变形迷彩目标发现。
　　 因此，本论文提出运用HIS彩色空间变换和同态滤波增强对侦察图像进行预处理，而后运用Prewitt算子进行边缘检测并运用数学形态学技术进行目标图像分割的方法。
　　 实验结果表明，本论文提出的方法是一种运用数字处理技术快速判读变形迷彩目标图像，准确及时发现变形迷彩目标的可行方法。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 绪论

1.1本论文问题的提出和研究意义

1.1.1问题的提出

1.1.2研究的意义

1.2国内外研究现状

1.2.1变形迷彩目标发现研究现状

1.2.2图像处理技术的发展与应用

1.3本文的研究目的和研究内容

1.3.1本文的研究目的

1.3.2本文的研究内释

2 图像与数字图像处理

2.1图像与数字图像处理概述

2.1.1图像和图像处理

2.1.2数字图像处理的特点

2.1.3数字图像处理的应用领域

2.2数字图像处理的基本方法

2.2.1图像变换

2.2.2图像增强

2.2.3图像分割

2.2.4数学形态学处理与分析

3 MATLAB与数字图像处理

3.1 MATLAB平台及其开发环境

3.1.1 MATLAB的组成

3.1.2 MATLAB的特点

3.2 MATLAB在图像处理中应用

4 变形迷彩目标发现研究

4.1引言

4.2变形迷彩目标图像特征

4.2.1迷彩斑点与背景斑点颜色的近似性

4.2.2迷彩斑点与背景斑点大小的近似性

4.2.3迷彩斑点歪曲目标的线条和轮廓

4.3基于图像处理的变形迷彩目标发现研究

4.3.1变形迷彩目标图像预处理

4.3.2变形迷彩目标图像分割

5 变形迷彩目标发现的实现

5.1变形迷彩目标图像预处理

5.2变形迷彩目标图像分割

5.3结果分析

6 总结与展望

6.1总结

6.2展望

致谢

参考文献

附录 作者攻读硕士学位期间发表的论文目录