一种低能见度下红外机场区域识别新方法
针对低能见度下红外图像背景复杂、目标对比度低的特点，提出了一种新的基于感兴趣区提取和区域生长的红外机场区域识别方法。首先，采用自适应Wiener滤波对图像进行预处理，以削弱图像的背景杂波并增强机场区域的信噪比；然后，利用机场区域和背景的灰度分布特性的差异，在图像预处理的基础上采用自适应双阈值分割和自适应局部极差阚值分割相融合的方法实现机场区域的初步分割；其次，利用机场区域的形状约束和长宽比特征，采用形态学处理和连通域标记实现感兴趣区域的提取；最后利用有限约束的区域生长实现机场区域的识别。该方法结合了感兴趣区域提取和区域生长的优势，能够以较少的计算代价实现机场区域较完整的识别。实验表明，该方法能够有效检测识别机场区域。
红外图像处理 目标识别 阈值分割 感兴趣区域 区域生长 局部极差 图像融合
胡谋法 陈尚锋 肖山竹 张志勇
国防科技大学ATR重点实验室,湖南长沙410073
国内会议
北京
中文
1687-1690
2011-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）