红外舰船目标提取：多级分割融合算法

"多级分割融合算法提取红外舰船目标潜在区 (2013年)" 本文主要探讨了海天背景下红外舰船图像处理的技术挑战，即目标与背景的低对比度以及图像边缘模糊的问题。为了解决这些问题，研究者提出了一种创新的红外图像舰船目标潜在区提取算法。该算法首先对原始图像进行预处理，以提升图像质量，然后通过频域增强进一步突出目标特征。关键步骤在于在海天线附近的区域执行多级分割融合，这种方法旨在逐步细化目标与背景的区分。 在多级分割融合过程中，算法可能涉及多个阈值选择，通过层次化的分割策略，可以更精确地定位目标区域，避免了传统单一阈值分割方法中的选择困难。实验结果证明，对于特定的海天背景红外图像，该算法表现出了优越性，能有效地提取出舰船目标的潜在区。提取出的潜在区不仅覆盖了目标，而且为后续的红外图像目标识别和跟踪提供了可靠的基础，增强了整个系统的效果和稳定性。 关键词如“红外图像”、“舰船目标”、“多级分割融合”和“潜在区提取”揭示了本文的研究焦点。论文的贡献在于提供了一种新的红外图像处理技术，这对于军事、海洋监测以及其他需要在复杂背景下识别目标的应用具有重要意义。该算法可能被应用于舰船自动检测系统，提高目标探测的准确性和抗干扰能力。 这篇工程技术论文深入研究了红外图像处理的难点，并提出了一种有效的解决方案，通过多级分割融合策略改善了目标检测的精度，为相关领域的研究和发展提供了有价值的参考。这项工作展示了在处理低对比度和模糊边缘的红外图像时，如何通过复杂的图像处理技术提升目标识别的效能，进一步推动了红外成像技术的进步。