仪器仪表与检测技术

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1、仪器仪表与检测技术《自动化技术与应用》2008年第27卷第4期InstrumentationandMeasurementMATLAB环境下火箭弹图像边缘检测的研究*陈雷,于帆（西安工业大学计算机科学与工程学院，西安710032）摘要:利用MATLAB的图像处理功能和数值计算功能，对火箭图像进行处理。本文介绍了分形和形态学这2种较新理论在边缘检测方面的应用。阐明了其原理，并且利用MATLAB进行了实验，证实了这三种方法较传统方法的优点。关键词:分形;形态学;MATLAB;火箭弹图像中图分类号:TP391.41;TP274.5文献标识码:B文章编号:1003-724

2、1（2008）04-0095-03MATLAB-BasedEdgeDetectionoftheRocketImageCHENLei,YUFan(SchoolofComputerScienceandEngineering,Xi’antechnologicaluniversity,Xi’an710032)Abstract:Thispaperintrodecesapplicationsofthefractaltheoryandmathematicalmorphologyinedgedetectionoftherocketimage.Theexperimentalres

3、ultswithMATLABarealsopresented.Keywords:fractal;mathematicalmorphology;MATLAB;Imageofrocket1引言边缘检测是至关重要的。边缘检测是图像分析与识随着现代科技的飞速发展，未来战争将向着远距别重要的环节，也是进行目标检测图像分割所依赖离作战、立体化布防、多方位攻击的复杂环境方向发的重要特征。展，为了掌握战争的主动权，研究对火箭弹的实时自动目标识别跟踪技术是当前精确制导技术领域研究的关3利用分形原理检测边缘键技术之一。火箭弹目标的检测、识别、跟踪技术在军3.1多重分形和多重分形谱事

4、上具有很重要的意义。本文作者利用了分形以及灰将研究对象划分为N个不同的区域si(i=1,2,3...,N)，度形态学对火箭弹图像进行了边缘检测，从而证实了设e为第i个区域线度大小，pi为该区域的生成概率，算法的优点。不同的区域si,pi也不同。可用不同的标度指数ai来表征。将全部概率分布pi(e)组成的集划分为一系列a2火箭弹图的边缘检测子集,即按p(e)的大小划分为满足p(e)µei的幂函ii在火箭弹图像跟踪中，首先将火箭弹图像进行数的子集。这里的ai是奇异指数，是反映分形上各个图像分割处理，其目的是划分属性空间，将火箭弹与小线段的奇异程度的一个量，所以，ai

5、的数值必然与背景噪声分离，再从分割后的图像中抽取图像质心所在的子集有关。若在分形上的测度量(如这里的质作为描述火箭弹位置变化的特征值，并构成状态向量)是均匀的，则ai必然只有一个值。若不均匀，可以量。为了完成对火箭弹的准确跟踪，对火箭弹图像的用ai值的大小区分为许多小子集。ai值反映的是该区域生成概率的大小。将子集内的线段数或单元数和e定义为*基金项目:校长基金(编号XGYXJJ0532)N(e)收稿日期:2006-11-13TechniquesofAutomation&Applications

6、95《自动化技术与应用》2008年第27卷第4期-f(a)N(e)

7、µe(e®0)。与简单分形维数的定义相比可以看出，f(a)的物理意义是表示相同ai值的子集的4利用灰度形态学检测边缘分形维数。一般将f(a)称为多重分形谱，可以借助于4.1灰度形态学原理统计物理的方法求解[3]。数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构定义配分函数，对概率p(e)用q次方进行加权元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分求和，析和识别的目的[2]。数学形态学图像处理算法主要分qt(q)(1)Xq(e)ºåpi(e)=e为3类，即：二值形态学算法，灰度形态学算法与彩如果上式后面的等式成立，即配分函数和e有色形态学算法。本文主要采用的是灰度形态

8、学算法。幂函数关系，则可以从logXq和loge曲线的斜率4.2基于灰度形态学的边缘提取算法得到1)结构元素的选取logX(e)t(q)=q(e®0)(2)在实际的图像处理中，大尺度的结构元素去噪功loge能较好，有利于确定原图像中物体的大体轮廓，同时原一般将t(q)称为质量指数。图像中的一些小的细节却被当作噪声去掉了[3]实际应用在系统属于多重分形时，由式(1)可以得出中，构造多结构元素的边缘检测算子，能检测出图像的t(q)=aq-f(a)(3)各种边缘，同时又可以滤除、抑制噪声。本文定义5种而a可以从以下的微商得出，即3´3的结构元素。dt(q)a=(4)d

9、q2)边缘检测在进行多重