改进的Snake模型及其在多飞机目标提取中的应用

论文摘要

目前,图像处理技术在军事领域得到了越来越广泛的应用,准确的图像分割和边缘提取是实现精确制导的重要基础。由于航拍、卫拍图像自身的特点,传统的图像边缘提取方法很难满足要求,直接影响到目标物的准确识别。本论文针对军事图像的特点,以及军事侦察的具体要求,提出了基于Canny算子的多目标图像分割和基于小波金字塔的改进的Snake模型相结合的军事图像边缘提取方法。主要内容如下：(1)详细介绍了图像边缘提取和分割的基本原理和具体实现方法,对传统Snake模型进行了重点介绍。提出了利用军事卫星图像进行飞机检测的系统；(2)在图像预处理中采用了二维离散小波变换和LUM滤波结合的方法除去噪声。利用了基于小波标架的图像去噪预处理方法,从而实现信号的去噪、滤波；(3)以传统Snake模型为基础,提出了新的Snake模型的初始化方法,新的张力估计方法和新的外部能量计算方法,引入了一种新的外力——膨胀力。并将小波金字塔技术融入应用以上方法改进的Snake模型中,改善了Snake模型的运动特性,提高了目标轮廓的定位精度；(4)根据军事图像的特点,提出了Canny算子求多目标的粗糙边界,采用本文提出的中心分割法和最大边缘分割法,将多目标图像分解为各单目标图像,从而实现Snake模型对多目标军事图像的边缘提取；(5)将活动轮廓模型应用于航拍、卫拍图像的自动分析识别领域,分别以地面和空中多飞机目标图像为对象进行实验,收到了比较好的效果,验证了文中所述方法的有效性和可实现性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本文背景及意义
• 1.2 卫星图像自动识别的发展现状
• 1.3 图像分割概述
• 1.4 本文主要工作
• 第二章 图像边缘提取与分割概述
• 2.1 边缘提取
• 2.1.1 微分法
• 2.1.2 曲线跟踪法
• 2.1.3 松弛标记法
• 2.1.4 掩膜法
• 2.2 图像分割
• 2.2.1 图像分割概述
• 2.2.2 图像分割的几种主要方法
• 2.2.3 仿真实验及结果分析
• 2.2.4 结合特定工具的图像分割技术
• 2.2.5 交互式图像分割方法
• 2.2.6 图象分割在军事目标识别中的应用
• 2.3 图像分割方法的评价
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于小波金字塔的改进的SNAKE模型
• 3.1 Snake模型的基本原理及其改进
• 3.1.1 传统Snake模型的数学模型
• 3.1.2 传统Snake模型的缺点
• 3.1.3 内部能量的估计
• 3.1.4 外部能量的选择
• 3.1.5 膨胀力
• 3.1.6 贪婪算法
• 3.2 基于小波金字塔的改进的Snake模型
• 3.2.1 小波金字塔分析原理
• 3.2.2 基于小波金字塔的改进的Snake模型
• 3.3 仿真结果
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于小波金字塔的改进的SNAKE模型对多飞机目标边缘的提取
• 4.1 航空、卫星图像的预处理
• 4.1.1 图像对比度处理
• 4.1.2 图像放大
• 4.1.3 图像去噪
• 4.1.4 实验与结论
• 4.2 基于Canny算子的多飞机目标的分割
• 4.2.1 基于Canny算子的机场边缘提取
• 4.2.2 边缘拟合
• 4.2.3 机场图像切割为单飞机图像
• 4.2.4 图像切割过程的流程图
• 4.3 基于小波金字塔的改进的Snake模型对多飞机目标边缘的提取及合并
• 4.4 算法流程
• 4.5 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 本文结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢