改进高帽变换的红外目标增强和提取算法

发布时间：2021-08-23 11:56

　　红外图像增强及其目标提取是军事航空航天领域和国民经济发展的一项至关重要的技术。针对红外图像对比度低、特征信息不明确、杂波严重、信噪比低、视觉效果模糊的问题,对形态学中传统的高帽变换算法进行优化,提出了基于改进高帽变换的红外目标增强和提取算法。该算法通过引进判断值和加权系数,对高帽变换进行改进,对红外小目标进行增强,利用迭代算法对图像阈值进行处理,进而实现小目标的提取。实验结果表明,提出的算法可以很好地增强红外图像视觉效果,有效的提取红外小目标,方便后续的目标识别和目标跟踪等,应用前景广泛。 

【文章来源】：激光与红外. 2020,50(07)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

天空图像增强结果

为了证明本文提出算法对红外图像目标提取的效力,基于Matlab7.1,本文得出了原始图像和提出算法增强处理后图像的3D灰度图以及目标提取的结果图像,如图2所示。由图2可知,原始图像的3D灰度图中,目标暗淡,杂波严重;而经过本文算法处理后图像的3D灰度图中,大多数的杂波被抑制,红外目标被明显增强。基于改进的高帽变换对于杂波抑制和目标增强的优势,由其得出的目标提取算法能够有效的提取红外暗淡目标,显示了提出算法对于目标增强和提取有效的性能。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]红外图像处理技术现状及发展趋势[J]. 陈钱.  红外技术. 2013(06)
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博士论文
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硕士论文
[1]红外图像细节增强方法研究[D]. 郭中原.重庆邮电大学 2017
[2]基于数学形态学的图像增强算法及其应用[D]. 安静.西北师范大学 2016
[3]红外图像序列中目标跟踪与目标轮廓提取技术研究[D]. 琚映云.南京航空航天大学 2016



本文编号：3357818