基于数字形态学的海面红外舰船目标检测算法研究

摘要

复杂条件下的海面红外目标检测一直是热门课题。为了提高信噪比，改善图像质量，达到降低噪声、检测目标的目的，红外图像检测是一个非常重要的过程，它决定了图像处理的硬件系统能否正确、实时地搜寻到目标。本文针对这个问题，比较分析了典型的图像预处理方法和边缘检测算法，把数学形态学应用到复杂背景下海面红外图像的背景抑制和边缘检测中，并对数学形态学处理方法进行了改进。
　　 本文以复杂海面背景下的红外舰船图像作为红外目标图像的代表，对图像预处理和边缘检测两个环节进行了深入的研究。在图像预处理方法研究时，对数学形态学算法进行了改进，改进的预处理方法分别用大于目标尺和小于目标的结构元素对原始图像进行开运算，之后求两次运算所得图像之差作为结果，实验证明改进的形态滤波在处理效果和时间上较其它算法更具有优势;在形态学预处理的基础上，提出了全方位多结构复合形态学边缘检测算法，采用不同内部结构的元素在不同方向上对图像边缘进行提取，并结合不同尺度下选取不同的权值，可以很好地提取含有噪声的图像，保证了图像信息的完整性，仿真实验结果也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，从而实现了提高精度与抗噪性能的协调统一。经过预处理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

声明

摘要

符号说明

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 课题相关技术与目前研究状况

1．2．1 海面红外目标检测技术的现状及未来的发展趋势

1．2．2 数学形态学的发展现状及在图像处理方面的优势

1．3 本文的研究内容和安排

第二章 数学形态学基础理论

2．1 引言

2．2 数学形态学的基本理论

2．3 二值形态学

2．3．1 腐蚀与膨胀

2．3．2 开、闭运算

2．3．3 击中击不中变换

2．4 灰度值形态学

2．4．1 灰度值形态学的腐蚀运算与膨胀运算

2．4．2 灰值形态学开运算和闭运算

2．4．3 灰度值形态学的Top-hat算法

2．5 结构元素的选取

第三章 海面红外目标图像预处理

3．1 海面红外目标图像的特征分析

3．2 几种典型红外图像预处理算法

3．2．1 中值滤波

3．2．2 二维最小均方差滤波

3．2．3 高通滤波

3．2．4 形态学滤波及改进算法

3．3 实验与仿真分析

3．3．1 实验仿真

3．3．2 实验结果

3．3．3 性能分析

3．3．4 实验结论

第四章 基于数学形态学的红外目标检测

4．1 典型的目标检测算法

4．1．1 基于图像分割的红外目标检测算法

4．1．2 基于边缘检测的红外目标检测算法

4．2 基于数学形态学边缘检测算法

4．2．1 检测原理

4．2．2 改进的形态学边缘检测算法

4．3 实验与仿真分析

4．3．1 仿真实验

4．3．2 结果分析

4．4 本章小结

第五章 总结及展望

5．1 本文工作总结

5．2 对研究工作的展望

参考文献

致谢

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