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          基于DSP+FPGA的紅外圖像小目標檢測系統(tǒng)設(shè)計

          作者: 時間:2011-03-14 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          近年來,探測系統(tǒng)因其具有隱蔽性,抗干擾性,全天候工作等特點,在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中具有重要的作用,而中小的檢測將直接影響制導(dǎo)系統(tǒng)的有效作用距離及設(shè)備的復(fù)雜程度,在成像制導(dǎo)和預(yù)警系統(tǒng)中發(fā)揮著舉足輕重的作用。
          一般說來,由于小距離較遠,因而在成像系統(tǒng)中表現(xiàn)為微弱特性,并且沒有形狀和結(jié)構(gòu)特征或特征不明顯。同時,由于高于絕對零度的物體均有紅外輻射能力,所以自然界中的干擾源很多,很難準確地檢測出真正的
          本文在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)Top-hat算子對于目標檢測的基礎(chǔ)上,了一種+實時處理系統(tǒng),使其能夠滿足高速采樣數(shù)據(jù)流快速存取,快速運算的要求。

          1 算法基礎(chǔ)
          1.1 形態(tài)學(xué)算法

          數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法是一種非線性濾波方法,它最先被用來處理二值,后來被引用到灰度圖像處理?;舅枷胧牵河靡欢ǖ慕Y(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對應(yīng)形狀,去除不相干的結(jié)構(gòu),以達到圖像分析和目標識別的目的。
          灰度形態(tài)學(xué)的基本運算有膨脹、腐蝕、開運算和閉運算。這些運算,可以推導(dǎo)和組合各種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)使用算法。
          設(shè)f(x,y)為輸入圖像,b(x,y)為結(jié)構(gòu)元素,其中(x,y)為圖像平面空間的坐標點,f為(x,y)點的灰度值,b為(x,y)點的結(jié)構(gòu)函數(shù)值,Df和Db分別是f和b的定義域,上述4種基本運算的表達式為:


          其中,開運算有些像非線性低通濾波器,但是又與低通濾波器不同,開運算可以允許高頻部分中大于結(jié)構(gòu)元素的部分通過。Top-hat算子就是利用了開運算的上述性質(zhì)來進行目標檢測的。
          Top-hat算子的定義為:

          經(jīng)過Top-hat處理后的圖像,目標和背景在能量上差別較大,大部分像素都集中在低灰度區(qū),只有目標和小部分噪聲分布在高亮度區(qū),如圖1所示,圖1(a)為原始圖像,圖1(b)為經(jīng)過Top-hat處理的圖像及其直方圖統(tǒng)計結(jié)果。

          本文引用地址:http://yuyingmama.com.cn/article/150965.htm


          1.2 最大類間方差法求閾值
          設(shè)經(jīng)過處理后的圖像f2(x,y)的各灰度的集合為S={0,1,2,…,N},Pi為此集合中i出現(xiàn)的概率,由于圖像是由小目標和背景兩部分組成的,設(shè)這兩部分對應(yīng)的灰度子集分別為:紅外背景,C0={0,1,2,…,k};目標對象,C1={k+1,k+2,…,N};則兩個類別的間方差為:


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