数学形态学在红外图像预处理中的应用

摘要

低信噪比条件下的小目标检测和跟踪问题一直是热门课题。为了提高信噪比，改善图像质量，达到抑制成像干扰和成像噪声的目的，红外图像预处理是一个很重要的过程，它决定了硬件系统能否正确、实时地检测和跟踪到目标。本文针对这个问题，在比较研究了几种典型的背景抑制和边缘检测算法后，重点研究了数学形态学在复杂背景下红外小目标图像的背景抑制和边缘检测中的应用，并在前人研究成果的基础上分别提出了改进的数学形态学处理方法。最后根据红外跟踪器硬件系统的要求设计了红外图像预处理硬件系统。　　本文以复杂海面背景下的红外舰船图像作为低信噪比条件下红外小目标图像的代表。在数学形态学预处理算法中，首先对原始图像进行了改进的形态滤波处理，具体方法是：依次用一个略大于目标尺寸的结构元素和一个很小的结构元素对原始图像进行开运算；求两次滤波所得图像之差作为背景抑制后的结果。实验证明改进的形态滤波在处理效果和处理时间上综合起来较其它算法更具有优势。接着在改进形态学背景抑制结果的基础上，提出了改进的形态学腐蚀边缘检测方法，目的是进一步减少腐蚀检测所丢失的边缘信息。仿真实验结果证明了改进算法的抗噪声能力更强、提取目标的边缘更加准确，能更加完整的保留目标边缘的细节信息，检测到的边缘比传统形态学方法更加连续、细腻。经过背景抑制和边缘检测后的原始图像，最大限度地消除各种噪声和畸变对图像中目标区域的影响，提高了对目标定位和跟踪的效率和准确性。

目录

文摘

英文文摘

哈尔滨工程大学学位论文原创性声明

第1章绪论

1.1本文的研究目的及意义

1.2数学形态学发展现状及其在图像处理中的优势

1.3红外运动小目标的检测原理

1.4本文的研究内容及安排

第2章数学形态学的基本理论

2.1引言

2.2二值形态学

2.2.1二值形态学的理论基础简介

2.2.2二值形态学基本变换

2.3灰度形态学

2.3.1灰度形态学的理论基础简介

2.3.2灰度形态学的基本变换

2.4结构元素的选取方法

2.5本章小结

第3章背景抑制算法研究

3.1引言

3.2典型背景抑制技术

3.2.1二维最小均方误差滤波

3.2.2中值滤波器

3.2.3频域高通滤波法

3.3基于数学形态学TOP-HAT算子的背景抑制技术

3.3.1 TOP-HAT算子及性质

3.3.2基于TOP-HAT算子改进的形态滤波

3.4实验与分析

3.4.1仿真实验

3.4.2实验结果

3.4.3性能分析

3.4.4实验结论

3.5本章小结

第4章边缘检测算法研究

4.1引言

4.2传统边缘检测算法分析

4.2.1差分边缘检测方法

4.2.2 Roberts边缘检测算子

4.2.3 Sobel边缘检测算子

4.2.4 Prewitt边缘检测算子

4.2.5 Robinson边缘检测算子

4.2.6 Laplace边缘检测算子

4.3基于数学形态学的边缘检测

4.3.1基于数学形态学的边缘检测原理

4.3.2改进的数学形态学边缘检测方法

4.4实验结果与分析

4.4.1仿真实验

4.4.2实验结果分析

4.5本章小结

第5章红外图像预处理硬件系统

5.1红外图像预处理硬件系统构成

5.2系统的器件选择和连接方法

5.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢