基于机器视觉的无人机红外合作目标分割方法研究

• 作者: 叶永强 徐贵力 汪凌艳 王彪 田裕鹏 陈欣
• 来源期刊: 航空兵器
• 学科: 航空航天
• 关键词: 红外图像 Otsu算法 最大熵算法 自适应区域生长法 红外分割
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 红外与激光技术
• 页码范围: 32-35
• 分类号: V279
• 字数: 3299字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5048.2011.05.009

摘要

在无人机着舰的合作目标分割问题中，当目标占图像比例小于0．2％时，双Otsu法、最大熵法等经典的图像分割方法效果不佳。为了提高分割的效果，本文提出了自适应的区域生长法。首先，根据机载摄像机与着陆合作目标的估计距离，确定合作目标的像素点数Ⅳ；然后利用红外合作目标的特点，自适应地寻找出图像中Ⅳ个最亮点的几何中心作为生长核；最后根据灰度直方图的统计特性，确定生长终止条件。实验结果表明，本文提出的方法分割效果明显优于现有常用的双Otsu法、最大熵法等方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈欣	南京航空航天大学自动化学院	124	1000	15.0	25.0
2	田裕鹏	南京航空航天大学自动化学院	62	716	14.0	24.0
3	徐贵力	南京航空航天大学自动化学院	77	1137	16.0	32.0
4	王彪	南京航空航天大学自动化学院	69	795	12.0	25.0
5	叶永强	南京航空航天大学自动化学院	35	404	11.0	19.0
6	汪凌艳	南京航空航天大学自动化学院	1	5	1.0	1.0