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1、应用于视频判读的图像阈值分割方法研究中文核心期刊'微计算机信息)(管控一体化)2005年第21卷第12-3期应用于视频判读的图像阈值分割方法研究AnStudyofThresholdingMethodsforImageSegmentationjn~qdeoInterpretation摘要:奉文说明了视期判读的基奉工作原理,分析了在判读过程中应用到的几种阚值分割方法的原理,性能和时判读的影响.并提出了一种实用的阚值分割方法.结合实际应用对提出的方法进行了比较验证.说明了方法的有效性.关奠字:视频判读;两值分割;教学形态学中
2、圈分类号:如P391l文献标识码.A文章编号:1Oo8-n57O(2oo5)12.3—0158一-03Abstract:Akindofpracticalthresholdingmethodforimageseg-mentationisintroducedinthispaper.Atthesametime,thees—sentialofvideointerpretationispresented鹊wel1.Theprinciple,performanceandimpactoftheThresholdingMethodsf
3、orImageSegmentationthatareappliedtovideointerpretationalealia—lyzed.Finally,theprocessingresultsofmethodsalecomparedandverified.Keywords:videointerpretation,thresholding,Mathematicalmorphology前言光学测量是我国靶场主要的外部测量手段之一.而视频图像记录判读系统是靶场光测系统的重要组成部分.视频判读,是指利用光学测量等手段,在对飞行
4、器等运动目标进行实时跟踪,并对跟踪过程中的目标图像,测角和时间等信息进行记录的基础上,获取目标的脱靶量,漂移量等参数的过程.视频判读可分为自动判读和半自动判读.自动判读.是通过初始几帧的人工引导,然后通过计算机来自主完成后继各帧图像中目标参数的获取.而半自动判读则是通过人工使用鼠标控制显示器上的十字丝(游标)对每帧图像中被判目标的边缘进行精确瞄准.再由计算机自动进行坐标测量和转换,获得目标的脱靶量数据.在对目标进行实时测量时,限于条件,测量的精度和可靠性通常不高.采取事后数据判读处理方式,却可以使用一些比较复杂的算法,
5、获得更好的测量结果.因此研究视频判读中所应用的各种方法以提高视频判读的效率和判读精度有重要意义.为了获取更准确的目标脱靶量,漂移量等参数.在视频判读过程中,需要对序列图像进行一系列的处理,如图1所示.其中对序列图像进行二值化操作是徐志刚:助教基金项目:国家863计划课题(编号:2003AA4Z1070):兰州理工大学科研资助项目(编号:SB20200404)(兰州理T大学)徐志刚朱红蕾张秋余谢鹏寿Xu,ZhigangZhu,HongleiZhang,QiuyuXie.Pengshou必要的.图像二值化效果的不同直接影响
6、到了后继的目标特征选择与提取.为了得到较理想的二值图像.一般采用阈值分割技术来进行处理.阈值分割方法根据选取分割阈值数目的不同可分为全局阈值法和自适应阈值分割法.本文主要就是对视频判读中所应用到的阈值分割方法进行比较分析,并提出了一种实用的阈值分割方法.通过在视频判读中的应用,验证了方法的有效性.1全局阈值分割法全局阈值分割方法是指采用固定的阈值对整帧图像进行分割.经典的阈值选取以灰度直方图为处理对象.以图像的直方图为研究对象的方法有最优阈值分割法,迭代阈值分割法,一维最大熵分割法等.另外还有二维最大熵分割法,类间方差
7、阈值分割法,模糊阈值分割法,区域生长法,共生矩阵分割法等.在视频判读中,考虑到分割算法的空间复杂度和时间复杂度,以及算法的鲁棒性,通常采用以下两种方法:1.1最优阈值分割法图1视频判读流程中国自控网:http://www.autocontro1.com.cn一158—360元/年邮局订阅号:82—946电话:010-盟!堡查墼曼兰I图像处理在背景比较简单,目标较清晰的视频序列图像中,目标主体和背景分别处于不同的灰度级.设图像被高斯噪声污染,则图像的灰度分布曲线可以近似认为是由两个正态分布函数(,0"1)和(1l,0"2
8、)叠加而成,因此图像的直方图将会出现两个分离的峰值.对于这样的图像,可以选择直方图的两个波峰间的波谷所对应的灰度值作为分割的阈值.在自动判读过程中,先计算每一帧图像的直方图,然后由计算机依照直方图获得本帧图像的阈值后再进行分割.最优阈值分割法实现简单,但这种分割方法不可避免的会出现误分割,使一部分本属于背景的像元被判决为物体.属于
