图像的亚像素分割技术研究及在飞机外轮廓分割中的应用

发布时间：2021-06-05 10:50

　　飞机外轮廓识别在航空领域具有重要的作用,由于目前运用传统的图像分割方法获得的图像外轮廓精度较差,在后期识别过程中造成准确率下降等问题。为了解决这一问题,本文对亚像素的分割技术进行研究,通过对多种图像的分割效果进行不断优化,最后应用到飞机外轮廓的分割过程中。结合目前一些亚像素分割算法对于飞机图像的处理能力难以达到需求的精度,本文对飞机图像在亚像素分割过程中存在的问题进行研究,运用一系列改进算法来提高分割后图像的精度和抗噪能力以及提高整个过程的运算效率,并将本文研究的算法应用到外轮廓的分割过程中。本文的主要研究工作如下:（1）本文在对图像实现亚像素定位过程中运用主客观的方法判断各定位算法的优劣性,发现目前常用的插值定位方法很难解决插值效果与运算效率不一致的问题。因此,本文改进一种基于分层插值的定位方法,该方法根据灰度信息进行处理,然后对每一层再进行插值。该方法能够使插值后的图像定位精度进一步提高,并且保证运算效率能够满足航空领域处理图像的运算需求。（2）以往基于亚像素的图像分割方法仅仅对亚像素的个体信息进行处理,而忽略了亚像素邻域之间的相互关系,在图像分割时往往由于一些噪声、背景等因素的干... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：100 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－２本文内容研究的基本过程??－

图２－１原始图像??Ｆｉｇ．?２－１?Ｏｒｉｇｉｎａｌ?ｉｍａｇｅ??

要是根据图像中像素信息大小的度量来判定目标和背景图像的平均熵之和来确定??阈值大小进行分割，类间最大距离法主要根据图像中像素的差值信息，运用目标??和背景最大的差异来决定阈值的大小，对图２－１中的图像运用最大熵法和类间最??大距离法进行分割后的图像如图２－２和２－３所示［叫。??ａ）?ｂ）??ａｍ??Ｃ）?ｄ）??图２－２最大熵阈值分割方法??Ｆｉｇ．?２－２?Ｍａｘｉｍｕｍ?ｅｎｔｒｏｐｙ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ??运用最大熵阈值对分割后的图像进行分析，从图２－２中可以看出该方法能够获??取各目标图像，但分割后的图像中存在目标断点或噪声存在的现象。??１１??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于JIT-MOSVR的软测量方法及应用[J]. 汪世杰,王振雷,王昕.  化工学报. 2017(03)
[2]基于活动轮廓模型的图像分割算法综述[J]. 段丁娜,张欢,邱陈辉,夏顺仁.  中国生物医学工程学报. 2015(04)
[3]基于马尔科夫随机场的纹理图像分割方法研究[J]. 曹家梓,宋爱国.  仪器仪表学报. 2015(04)
[4]基于边界的分层马尔科夫模型的医学图像分割[J]. 唐文静,邹海林,张彩明,张小峰.  系统仿真学报. 2014(08)
[5]视觉跟踪算法研究[J]. 赵燕,廖素引.  电子技术与软件工程. 2014(02)
[6]基于马尔科夫随机场的炉膛火焰图像分割[J]. 何鹏,王福刚,王成琳.  电子技术应用. 2012(11)
[7]基于亚像素精度分割的晶粒图像识别方法[J]. 张海宁,张碧伟.  电子设计工程. 2011(04)
[8]高斯拟合亚像素边缘检测算法[J]. 尚雅层,陈静,田军委.  计算机应用. 2011(01)
[9]基于遗传模糊神经网络的植物病斑区域图像分割模型[J]. 关海鸥,许少华,谭峰.  农业机械学报. 2010(11)
[10]基于插值算法的图像缩放的应用研究[J]. 邓林华,柳光乾,李学宝,宋腾飞,黄善杰.  微计算机信息. 2010(31)

硕士论文
[1]基于异构系统架构的朴素贝叶斯图像分类算法的研究[D]. 肖难.北京工业大学 2017
[2]基于多特征的面向对象高分辨率遥感图像分类[D]. 邹瑞雪.电子科技大学 2017
[3]基于亚像素分析的轴类零件自动检测技术[D]. 周子淳.吉林大学 2016
[4]基于亚像素检测算法的视觉测量技术研究[D]. 李多.电子科技大学 2016
[5]基于边缘像元投影的亚像素边缘检测研究[D]. 常英杰.杭州电子科技大学 2016
[6]基于HSV空间的彩色图像亚像素边缘检测[D]. 李丽莎.西安工业大学 2015
[7]融入空间邻域信息的图像阈值分割方法研究[D]. 胡文昭.燕山大学 2015
[8]数字图像的信息隐藏算法研究[D]. 翟浩.重庆师范大学 2015
[9]基于马尔科夫随机场的SAR图像处理[D]. 郭颖.西安电子科技大学 2014
[10]基于马尔科夫随机场模型的图像分割算法研究[D]. 朱瑶.哈尔滨工程大学 2014



本文编号：3212025