基于数学形态学和自动区域生长的红外目标提取-论文.pdf

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1、第36卷第1期红外技术、，01．36NO．12014年1月InfraredTechnologyJan．20l4<图像处理与仿真>基于数学形态学和自动区域生长的红外目标提取彭智浩，杨风暴，王志社，陈磊(中北大学信息与通信工程学院，山西太原030051)摘要：针对具有复杂背景干扰，信噪比低的红外图像目标提取问题，提出了一种结合数学形态学和自动区域生长的红外目标提取方法。首先对图像进行中值滤波和灰度变换预处理，然后利用数学形态学高帽变换去掉大面积背景干扰区域，接着采用基于局部小波系数能量特征的方法找到感兴趣区域，再通过基于窗口均值的方法自动获取种子点进行区域生长分割。实验结果

2、表明：本文方法能有效的消除复杂背景干扰，并很好的提取出目标。关键词：目标提取；数学形态学；感兴趣区域；自动区域生长中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1001．8891(2014)01．0047．06InfraredTargetExtractionBasedonMathematicalMorphologyandAutomaticRegionGrowingPENGZhi—hao，YANGFeng-bao，WANGZhi—she，CHEN—Lei(InformationandCommunicationEngineeringCollege，NorthUnive

3、rsityofChina，Ta&uan030051，China)Abstract：Aimingattheinfraredimagetargetextractionwithcomplicatedbackgroundinterference，amethodcombinedwithmathematicalmorphologyandregiongrowingisproposed．Firstly,preprocesstheimagebymedianfilteringandadjustinggreyleve1．Thenremovethelargebackgroundinterfer

4、enceareausingmathematicalmorphologytransform．Nexttheregionofinterestisfoundbyamethodbasedonfeatureoflocalenergyofwaveletcoeficient．Followingtheseedpointisobtainedautomaticallywiththemethodoflocalaverageandwhichisusedinregiongrowingsegmentation．Experimentresultsshowthatthismethodcaneffect

5、ivelyremovethebackgroundinterferenceandextractthetargetwel1．Keywords：targetextraction，mathematicalmorphology，regionofinterest，automaticregiongrowing0引言红外成像系统由于其具有良好的环境适应性、隐方法。但是上述方法都只针对某一特定场景的图像有蔽性和作用距离远、反隐身能力强等特点，已被广泛一定效果，当背景干扰发生变化时，分割效果也会随的应用于自动目标识别与跟踪，精确制导等领域，在之改变。文献[4]结合otsu算法和迭代算法提出

6、了一种军事及民事应用中都有着极其重要的作用L1J。但是在白适应的阈值分割方法，可以用于复杂背景下的图像某些场景下获取的红外图像信噪比较低，目标和部分分割，但是由于是基于直方图统计，在场景剧烈变化背景具有相似的灰度等级，一般方法很难将目标从图时可能会出现阈值计算错误，影响分割效果。文献[6】像中单独、完整的提取出来。因此如何简单有效地从运用数学形态学中的高帽变换和形态梯度变换实现复杂背景中提取红外目标一直是该领域的难点、热点了对红外图像复杂背景下的目标提取，但是存在和目问题。标相似的背景干扰时，会出现误提取。文献[8．9】都采目前有多种红外目标提取算法，如基于阈值【4J、

7、用结合边缘和区域生长的方法，该方法能对于连通的形态学一刚、区域生长【-、聚类。和随机场模型[等目标区域有很好的分割效果，但是并不能直接去除背收稿日期：2013．09．26：修订日期：2013．11-13．作者简介：彭智浩(1990．)，男，湖南常德人，硕士研究生，主要从事红外信息处理的研究。基金项目：国家自然科学基金项目，编号：61171057；山西省回国留学人员科研资助项目，编号：2012—072；教育部高等学校博士学科点专项科研资助项目(博导类)。47第36卷第1期红外技术Vbl_36No．12014年1月InfraredTechno