針對傳統(tǒng)sar圖像閾值分割方法復(fù)雜度較高,導(dǎo)致分割后的圖像較為模糊,分割耗時(shí)較長的問題,提出基于機(jī)器視覺的多目標(biāo)sar圖像閾值分割方法。分析機(jī)器視覺的硬件組成與光源照明、光學(xué)鏡頭以及CCD攝像機(jī)等關(guān)鍵技術(shù);在多目標(biāo)優(yōu)化基礎(chǔ)上建立多目標(biāo)模型,利用兩個(gè)目標(biāo)時(shí)情況代替sar圖像的多目標(biāo)散射區(qū);通過微偏分方程對sar圖像做去噪處理,保證模糊部分的邊緣細(xì)節(jié)不丟失,并根據(jù)降噪圖像的特點(diǎn),鎖定閾值搜索范圍;最后在機(jī)器視覺基礎(chǔ)上確定子圖像大小,并建立局部圖像的灰度直方圖,經(jīng)過線性灰度變換,選取最佳閾值,完成圖像分割。仿真結(jié)果表明,所提方法能夠快速并準(zhǔn)確的完成多目標(biāo)sar圖像閾值分割,在圖像閾值分割中具有一定可行性和有效性。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 機(jī)器視覺的組成與關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 硬件組成
    2.2 關(guān)鍵技術(shù)
3 基于機(jī)器視覺的多目標(biāo)sar圖像閾值分割方法
    3.1 多目標(biāo)優(yōu)化
    3.2 基于偏微分方程的sar圖像去噪處理
    3.3 sar圖像閾值分割實(shí)現(xiàn)
        1)子圖像選取規(guī)格
        2)構(gòu)建局部圖像的灰度直方圖
        3)獲取理想閾值
4 仿真數(shù)據(jù)分析與研究
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3729015