復(fù)雜背景下的目標分割技術(shù)研究.pdf

1、圖像制導(dǎo)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中應(yīng)用非常廣泛，但其作用距離較短。研究低對比度圖像中目標的分割與識別算法，在某種意義上可以達到擴展作用距離的目的。低對比度目標分割的難點在于：目標成像距離較遠、目標成像尺寸較小，背景大面積存在，使得目標淹沒其中。相對于其他目標分割問題而言，復(fù)雜背景下的低對比度目標的準確分割就是一項更具有實際意義和挑戰(zhàn)性的研究課題。為解決該問題本文進行了以下研究。
　　本文分析總結(jié)了現(xiàn)有的幾種典型的背景抑制算法的優(yōu)缺點，最終確定采

2、用自適應(yīng)灰度形態(tài)學(xué)背景估計技術(shù)作為研究的重點，對目標圖像的背景進行抑制。由于形態(tài)學(xué)背景估計法關(guān)鍵要確定結(jié)構(gòu)元素的尺寸，而目標圖像在成像過程中隨著距離的變化成像大小也變化，不能采用單一尺寸的結(jié)構(gòu)元，為此文中提出一種結(jié)合拍攝時目標與傳感器相對位置的變化信息的自適應(yīng)灰度形態(tài)學(xué)方法對圖像進行背景估計。
　　由于低對比度圖像的直方圖無明顯的峰谷，不能采用傳統(tǒng)的方法進行分割，因此論文對多種分割方法進行了理論分析和性能對比，然后根據(jù)低對比度圖像