红外目标检测新方法：基于形状特征与灰度形态学

"基于形状特征的红外目标检测方法 (2013年)" 本文是一篇发表于2013年的工程技术论文，主要探讨了一种新的红外目标检测方法，特别是在处理红外地面固定目标时，针对无直接可用基准图、目标边缘模糊等挑战。作者包括高晶、孙继银、吴昆和李琳琳，来自第二炮兵工程大学。 在红外图像处理中，目标检测是关键步骤，而红外地面固定目标由于缺乏明确的基准图，其边缘模糊，使得传统方法难以准确识别。论文提出的解决方案是通过形状特征和灰度形态学梯度来增强图像的对比度和边缘特征。首先，利用图像的灰度形态学梯度来扩展对比度，这有助于增强图像的局部特性，使边缘更加清晰。这种方法增加了图像的可区分度，有助于识别模糊的边缘。 接着，为了更精确地定位目标，论文采用了多子区划分策略。通过将图像划分为多个子区域，然后设计像素相似性计算，结合每个像素的灰度值和空间位置信息。这种策略能够更全面地分析图像，避免单一点的灰度信息对整个目标检测的影响。 在考虑到实时图像中可能存在非真实边缘的情况下，论文进一步引入了Canny算子进行边缘检测。Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它能够有效地去除噪声并找到图像中的强边缘。通过结合Canny算子，可以有效地区分目标与背景，从而在红外实时图像中准确地检测出目标。 实验结果显示，所提出的算法在目标检测率上达到了80%以上，相比于直方图检测方法、Hausdorff算法和Nprod算法，平均提升了约10%、11%和20%，同时算法运行时间缩短了三分之二。这意味着新算法在红外固定目标检测方面具有高检测率、快速响应和高精度的优点。 关键词涉及形状特征、多子区、像素相似性、空间位置和目标检测，这些是论文研究的核心内容。总体而言，这篇论文为红外目标检测提供了一种有效的解决方案，尤其适用于处理红外图像中的复杂情况。