基于合作目标的图像分割和提取方法研究

摘要

为准确快速从全局图像中提取合作目标图像,提出了将图像区域分割筛选后对各个区域进行模板匹配的方法。针对传统Canny边缘检测算法边缘连续性差的问题,引入形态学知识使边缘曲线更平滑。针对全局图像中存在干扰轮廓边缘而影响处理速度的问题,通过设置一系列的轮廓约束条件,筛选轮廓特征。基于模板匹配法设计目标识别提取方式,并针对模板匹配法是进行全局图像处理而影响检测速度的问题,提出了一种模板匹配法与目标位置信息预测相结合的检测方式。实验结果对比表明,所设计的边缘检测方法在连续性上更平滑,所提出的轮廓筛选方式具有明显剔除噪声轮廓的效果,设计的模板匹配法能够高效提取合作目标图像,正确率高达99%,识别时间为0.048 s,引入目标跟踪预测后的目标检测时间为0.03 s,进一步提高了合作目标的提取效率。