飛機外輪廓識別在航空領(lǐng)域具有重要的作用,由于目前運用傳統(tǒng)的圖像分割方法獲得的圖像外輪廓精度較差,在后期識別過程中造成準確率下降等問題。為了解決這一問題,本文對亞像素的分割技術(shù)進行研究,通過對多種圖像的分割效果進行不斷優(yōu)化,最后應用到飛機外輪廓的分割過程中。結(jié)合目前一些亞像素分割算法對于飛機圖像的處理能力難以達到需求的精度,本文對飛機圖像在亞像素分割過程中存在的問題進行研究,運用一系列改進算法來提高分割后圖像的精度和抗噪能力以及提高整個過程的運算效率,并將本文研究的算法應用到外輪廓的分割過程中。本文的主要研究工作如下:（1）本文在對圖像實現(xiàn)亞像素定位過程中運用主客觀的方法判斷各定位算法的優(yōu)劣性,發(fā)現(xiàn)目前常用的插值定位方法很難解決插值效果與運算效率不一致的問題。因此,本文改進一種基于分層插值的定位方法,該方法根據(jù)灰度信息進行處理,然后對每一層再進行插值。該方法能夠使插值后的圖像定位精度進一步提高,并且保證運算效率能夠滿足航空領(lǐng)域處理圖像的運算需求。（2）以往基于亞像素的圖像分割方法僅僅對亞像素的個體信息進行處理,而忽略了亞像素鄰域之間的相互關(guān)系,在圖像分割時往往由于一些噪聲、背景等因素的干... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２本文內(nèi)容研究的基本過程??－

圖２－１原始圖像??Ｆｉｇ．?２－１?Ｏｒｉｇｉｎａｌ?ｉｍａｇｅ??

要是根據(jù)圖像中像素信息大小的度量來判定目標和背景圖像的平均熵之和來確定??閾值大小進行分割，類間最大距離法主要根據(jù)圖像中像素的差值信息，運用目標??和背景最大的差異來決定閾值的大小，對圖２－１中的圖像運用最大熵法和類間最??大距離法進行分割后的圖像如圖２－２和２－３所示［叫。??ａ）?ｂ）??ａｍ??Ｃ）?ｄ）??圖２－２最大熵閾值分割方法??Ｆｉｇ．?２－２?Ｍａｘｉｍｕｍ?ｅｎｔｒｏｐｙ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ?ｍｅｔｈｏｄ??運用最大熵閾值對分割后的圖像進行分析，從圖２－２中可以看出該方法能夠獲??取各目標圖像，但分割后的圖像中存在目標斷點或噪聲存在的現(xiàn)象。??１１??

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本文編號：3212025