【摘要】：圖像制導(dǎo)武器因自主性強、制導(dǎo)精度高被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代海洋戰(zhàn)爭。在圖像制導(dǎo)技術(shù)中,對目標實施精確打擊的關(guān)鍵是對目標的準確分割,它是后續(xù)對打擊目標進行正確識別的基礎(chǔ)和前提,因此目標分割結(jié)果的好壞直接決定了圖像制導(dǎo)武器的打擊精度。如何準確高效地對目標進行分割一直以來都是國內(nèi)外學(xué)者研究的焦點,而對復(fù)雜條件下的目標進行圖像分割技術(shù)的研究則更具有挑戰(zhàn)性和現(xiàn)實意義。本文針對水面目標圖像分割展開研究,課題研究的難點主要在于:目標和背景對比度低,目標較小而背景大面積存在,目標邊緣相對模糊以及采集圖像存在噪聲等。針對以上問題本文做了以下工作:首先,文中對采集圖像進行了預(yù)處理。針對圖像模糊,本文分析了圖像復(fù)原理論,對比了幾種常用的圖像復(fù)原方法,仿真實驗結(jié)果表明,采用維納濾波的方法對圖像進行復(fù)原效果最優(yōu)。針對圖像存在噪聲干擾的問題,本文又分析對比了幾種圖像增強方法,仿真實驗結(jié)果表明,采用中值濾波法對圖像進行增強效果最佳。其次,論文對圖像分割幾類方法進行了論述,它們是后續(xù)論文對現(xiàn)有圖像分割算法進行改進的基礎(chǔ)和重要理論依據(jù)。由于閾值分割法計算簡單,算法復(fù)雜度較低,實時性較好以及熵的理論在圖像分割中的應(yīng)用,論文結(jié)合采集圖像自身的特點,決定采用最大熵閾值分割法對采集圖像進行分割。由于一維最大熵只考慮了圖像的灰度信息而忽略了圖像的空間信息,分割效果不佳。然后,論文討論了二維最大熵閾值分割法。二維最大熵法不僅考慮了圖像的灰度信息,而且考慮了圖像的空間信息,分割效果相對于一維最大熵閾值分割法有所改善,但存在不能滿足實時性要求、對圖像細節(jié)的分割不足以及對噪聲的抑制能力較差等問題,本文又對其進行了改進。鑒于遺傳算法本身具有的魯棒性、并行性、自適應(yīng)性及收斂速度快等諸多優(yōu)點,本文將遺傳算法和二維最大熵閾值分割法相結(jié)合,對求解閾值的過程進行了優(yōu)化。理論分析和仿真實驗結(jié)果表明,改進的圖像分割算法實時性好,算法復(fù)雜度較低,對水面目標圖像分割的效果較好,易于工程實現(xiàn)。最后,論文從工程應(yīng)用的角度設(shè)計了一個基于MATLAB GUI的圖像分割軟件平臺,運用本文改進的算法,實現(xiàn)對圖像的快速分割。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TJ765.3;E91

【參考文獻】

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1 劉毅娟;雷鳴;何e，

本文編號：2656258