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一种新的舰船红外图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
帅高山 《水雷战与舰船防护》2013,(1):11-16
舰船红外图像分割是红外成像制导反舰导弹目标跟踪的关键技术。为较好地分割出舰船目标,提出了一种新型的舰船目标图像分割算法。根据均值移动算法去除图像噪声,采用梯度增强、拉普拉斯变换、直方图迭代、形态学算法得到舰船及背景的二值化图像;采用投影技术和Hough算法得到舰船存在区域,分割舰船存在区域得到较准确的舰船图像。仿真结果表明此算法具有较好的分割效果。 相似文献
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根据海面红外图像的特点,提出了一种基于红外图像的海上船舶分割算法。采用均值移动算法和霍夫变换检测海天线,以海天线为基准确定船舶出现的区域,采用区域分割算法分割船舶目标,根据区域生长法得到不同的目标区域,最后根据实验验证的本算法的有效性。 相似文献
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针对基于视觉的无人机着舰中红外合作目标分割的需求背景,提出一种组合分割方法。相关研究发现随着待分割目标所占图像中比例变化,Otsu算法在分割时效果亦随之改变。当目标比例较小时可能会造成不同程度的误分割,而最大熵分割算法在实际处理中又含有较多噪点。本文首先根据图像的能量信息找出包含合作目标的感兴趣区域,同时在原图运用双Otsu算法进行分割,最后对两者的结果进行逻辑"与"运算得出最终分割结果。大量实验结果表明,本文的组合分割方法与Otsu算法和最大熵算法相比分割效果有明显改善。 相似文献
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根据多基地声呐系统的特点,研究了用单纯基于声波到达时间(TOL)算法进行水下目标定位的原理和误差分布。通过数值仿真,给出了用多基地TOL算法进行水下目标定位,误差几何分布的等值线图。仿真结果表明,用多基地声呐系统进行水下目标定位,比同等条件下单/双基地声呐定位,具有更高的定位精度。 相似文献
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《水雷战与舰船防护》2016,(4)
声呐图像对比度低、噪声大对其目标分割造成一定的困难,因此针对声呐图像的特点,找到合适方法进行分割,具有重要的实用意义。研究了基于Otsu法的声呐图像分割,包括传统Otsu法和改进Otsu法。结合声呐图像的特点对Otsu法进行多阈值扩展,提出了一种自动选取最优阈值的分割方法,并通过实验验证其有效性。 相似文献
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在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文在最大模糊熵分割方法的基础上,根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性,提出了一种新的图像分割隶属度函数,从而得到最小模糊熵分割方法,然后将最小模糊熵作为遗传算法的适应度函数应用于SAR图像,进行全局快速的最优阈值寻找。实验结果表明,由于最小模糊熵的抗噪能力强,将其作为遗传算法的适应度函数后,能够更有效地克服SAR图像中的乘性噪声,分割后的噪声点明显减少,图像目标清晰,分割效果明显优于最大模糊熵分割方法。 相似文献