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1、绪每必瑰补维取漾一一文章编号一种红外序列图像目标边缘检测方法‘“徐瑜杨绍清刘天华海军大连舰艇学院研究生一队,辽宁大连海军大连舰艇学院信息与通信工程系,辽宁大连摘要红外序列图像边缘检测是图像处理中的重点和难点之一提出了一种基于柔性形态学的,,然红外序列图像边缘检测算法首先对目标红外图像进行柔性边缘提取后在此基础,之上采用模糊均值聚类方法将图像转化为二值图像从而得到比较精确的目标边缘检测图像。计算机仿真实验表明,该方法的性能优于传统的检测算子,并且具有抑制噪声的功能。关键词边缘检测柔性形态学模糊均值聚类数中图分类号文献标识码,,一物孩一右八吸,尸朋邵
2、耐圳幻兀匕曲亡灯岛川切,刀印又葫加西,丘,听加,妇」韶加就九允匡一,目标特征抽取、特征分析都建立在准确获取引言图像边缘的基础上。,红外成像是一种实时扫描红外成像技术、传统的边缘检测算子有算子它将景物表面温度的空间分布情况变成按时序算子、微分算子等,这些算子利用梯,,排列的电信号并以可见光的形式显示出来或度最大值、或二阶导数过零点值或选取合适的,将其数字化后储存在存储器中为数字机提供闽值,来获取图像的边缘,有较好的实时性,但,,输入用数字信号处理方法来分析这种图像从对噪声很敏感,抗噪性能差本文提出一种序列。,而得到制导信息图像最基本的特征是边缘图像
3、边缘检测算法,该算法首先利用柔性形态边缘检测是图像处理与识别中最基本的内容之学对目标进行边缘提取,再利用模糊均值聚类收稿日期于,男,湖北黄,硕士研究生,研究方向为图像处理与模式识别作者简介徐瑜冈人一贾,,丫燕扩争一外瓜蘸黔姗毓鬓叙扛龚蜘一冲漪汀礴瘫冷,,,,,,方法将图像转化为二值图像实验结果表明即〕井。间了。,,,,,,使在存在噪声的情况下该方法对红外序列图【」②当、保持不变时像目标边缘检测依然具有很好的效果。,,无。,,,冷」【」柔性形态边缘检测,,,,,,“”在柔性形态学的运算中注入顺序统计③当、保持不变时的数学思想在标准形态学里用到的极大
4、极小〕,。,,。,,,井,运算用加权排序统计法代替并将结构元素分,,」,,,」“”“”割成硬核和柔性边缘两部分扩展性与反扩展性是柔性形态学进行图像柔性形态学的基本定义如下边缘检测的基础结合上述三条基本性质以及、。,“图像边缘检测的具体要求可设集合为定义在的凸集且以设计相应的边,“”“缘检测算子但是当图像中存在着两种类型的使被分为硬核和柔性边,”,“”噪声时由于柔性形态学的腐蚀和膨胀操作是缘两个子集这里代表集合差一对互补操作,简单地取图像之差只能得到图像在柔性形态变换的定义中还有一个很重要的的,基本概念重复集重复集中包含的凹凸特性不能反映图像的全部
5、边沿特性因此在图像存在大量噪声的情况下,不能单纯地元素可以重复元素了重复次被表示为,,,,,使用腐蚀和膨胀运算来进行边缘检测而必须令⋯次其中为、正整数,且三,、,结合柔性形态开闭操作进行边缘检测三武代表集合的基数〔转化为二值图像柔性形态膨胀一模糊均值算法,,二。」令任任,。一为了降低计算的复杂度本文采用模糊二无川中的第个大的值均值方法冈对图像进行二值化操作模糊一均柔性形态腐蚀值算法的优点在于各个区域中特征的非均匀,,任二任令性可包含在初始图像分割处理中且这样一种二中的第个小的值方法可,而以形成原始图像的细致的特征空间、,一的映像集分别为通不会像硬
6、分割那样产生偏倚户侧一,则柔性形态学开闭算子定义如模糊一均值算法主要基于下列目标函数的下最小化柔性形态学开,二一’,,,,。,,划艺艺喘户无云·,,柔性形态学闭田间,叭、葱式中为第个像素相对于第个聚类中心刀,注,无,,无户直的隶属度,。为聚类中心的数,二为加权指目将标准形态学与柔性形态学进行比较并分数是图像的模糊。一划分,是。个聚类,,析可以得知当无取时柔性形态学就退化为中、心作矢量处理组成的集合选择使标准形态学柔性形态学运算的基本性质如下,可按人酥达到最小以下步骤来完成,,,扩展性与反扩展性了。全固定聚类数。,三三。,此处为数,,三了【间据数目
7、单调性。个初始二,、任选聚类中心、①当无保持不变时,,、一燕知病舞礴咨澎赎爵仁瓜耳礁羚谁蘸翼‘。。计算隶属度一一一一二一一一值近似连续性这一特点来选取值首先将当前、一,,认一,了订一八淤,一一帧中的。值选择为与前一帧相同利用模糊。一置戈云井丈前少均值算法计算聚类中心的最大值,将值与。、艺粱邻近。帧通常取为、中的平均值豆进行‘二些二’计算各类聚中心粉一,,。,比较若豆则将聚类中心数取为界继续进行值比较,直到全豆反之亦然重复和步骤直到一三“,“为一预先设定的值实验结果与分析,经过上述步骤就可以得到各类的聚类中,为了验证上述算法在实际应用中的效果心和各
8、个样本对于各类的隶属度值,完成模糊这里使用一段人行走过程的红外序列图像,分聚类的划分,进而依此对图像进行分割别采用本文算法和经典梯度算子
