基于分水岭和形态学的图像特征提取方法-论文.pdf

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1、第36卷第1期探测与控制学报V01．36No．12014年2月JournalofDetection＆ControlFeb．2O14基于分水岭和形态学的图像特征提取方法韦嗥，张光锋，娄国伟(南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏南京210094)摘要：毫米波的强穿透力和全天时、全天候的工作能力，使无源毫米波探测技术在安检方面具有广阔的应用前景。针对藏匿物品所获得的毫米波辐射安检图像较差的分辨率较差和边缘模糊，提出了一种基于形态学和分水岭算法的毫米波图像特征提取方法。该方法用复合结构形态学自适应滤波方法对毫米波辐射图

2、像进行滤波处理，并对处理后的图像使用分水岭算法进行边缘检测和特征提取分析。试验的分析结果表明，提取的图像边缘特征与藏匿物品的几何特征相符合。关键词：毫米波被动成像；特征提取；形态学；分水岭算法中图分类号：TN911文献标志码：A文章编号：1008—1194(2014)01．0063—04ImageFeatureExtractionBasedonWatershedAlgorithmandMorphologyWEIHao，ZHANGGuangfeng，LOUGuowei(SchoolofElectronicEngine

3、eringandOptoelectronicTechnology，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China)Abstract：Withtheabilityofall-day，all—weatherandstrongpenetration，MMWradiationhasvastapplicationprospectsinfieldsofsecurityinspection．Acombinationofthecomplexmorphology

4、self-adaptivefilteringalgo—rithmandthewatershedalgorithmwasproposedaccordingtotheMMWradiationimagegottenfromsecurityin—spectionforhiddenobjects．TheMMWradiationimagewasprocessedbythefilteringalgorithmandthefeatureofthepre-processedimagewasextractedandanalyzedba

5、sedonthewatershedalgorithm．Theexperimentre—suitsshowedthatthefeatureofedgesextractionwasconsistenttOtherealgeometriccharacteristicofhiddenob—jects．Keywords：passivemillimeter-waveimaging；featureextraction；morphology；watershedalgorithm．经济。0引言现有的图像特征提取算法中常用的有基于边缘

6、分割的微分算子，但这些算子都属于高通线性滤波由于毫米波辐被动成像能够穿透一定厚度的非器，不适用于高频范围的噪声和边缘，故对目标边缘金属介质来探测隐蔽目标，可以进行全天时全天候模糊、毛刺噪声较多、边界过渡带混叠的毫米波图像工作，其在公共安全检查领域具有十分广阔的前边缘检测效果并不理想l_3]。因此，结合分水岭算法景l_1]。为了提高成像的质量和分辨率，目前的研究和形态学，文中根据目标的毫米波辐射特性提出了方向主要集中在提高辐射计空间分辨率的硬件方法一种毫米波辐射图像的特征提取算法。和对毫米波辐射图像进行图像处理的软件

7、方法上[2]。使用干涉成像原理的合成孔径技术可以提高1研究基础空间分辨率，但是其结构与算法复杂、成本造价较高，所以基于图像处理技术的软件方法较为实用和毫米波辐射计进行成像工作时，会受到接收机*收稿日期：2013—07—17基金项目：国家自然科学基金资助(60901008)；江苏省基础研究计划项目基金资助(BK2010490)作者简介：韦嗥(199O一)，男，安徽凤阳人，硕士研究生，研究方向：毫米波图像处理技术。E-mail：weihaomt@163．corn。64探测与控制学报部件因素、数据采集、周围环境温度和天气

8、等因素的对于暗背景图像上的亮区域，一般采用高帽运影响，获得的图像具有较差分辨率，会出现目标边缘算进行处理，因为它可以去除复杂的背景并保留图模糊、毛刺噪声较多、边界过渡带混叠。可以使用以像中灰度值高的部分；而对于亮背景图像上的暗区下一些方法原理对图像质量进行提高。域，一般采用低帽运算进行处理，因为它可以增强物1．1数学形态学体之间的间隙并保留图像中灰度值低的部