11屆師兄師姐部分

1、 答辯學生：寧柏隆 指導教師：黃 俊 教授 專業(yè)方向：通信與信號系統(tǒng)基于形態(tài)學的紅外目標分割算法研究論文主要內(nèi)容2課題背景、意義1形態(tài)學基本原理2算法研究與實現(xiàn)3仿真結果與分析4結論與展望5主要內(nèi)容 3課題背景、意義1課題背景4背景：1.紅外成像具有距離遠，抗干擾性好、穿透煙霧能力強、可全天候、全天時工作。2.紅外成像應用廣泛，軍事、民用。 意義：1.材料及工藝導致紅外成像具有對比度低，層次感差。2.受環(huán)境因素等影響使紅外圖像有用信息掩埋在噪聲中，視覺效果模糊。3.將紅外目標有效分割對后繼目標 識別、精確定位有著重要的意義。研究背景和意義課題來源：校企合作：紅外熱成像系統(tǒng)研發(fā)項目5形態(tài)學基本原

2、理2腐蝕運算6A為輸入圖像， B為結構元素， A被 B腐蝕，記為 腐蝕型：膨脹運算7膨脹運算可以看作是腐蝕運算的一個對偶運算，A被B膨脹記為膨脹型：開、閉運算8A為輸入圖像，B 為結構元素， B對A的開運算記為：開運算型：開、閉運算9A為輸入圖像，B為結構元素，B對A的閉運算記為：閉運算型：103算法研究與實現(xiàn)基于梯度法檢測流程圖11全方位邊緣檢測12設全方位結構元素組尺度為 （2N+1）x（2N+1），則各個結構元素邊緣檢測結果為：結構元素權值計算13中心點 與其他點的梯度為：結構元素權值計算對得到邊緣圖像進行開運算，消除一些殘留細小的噪聲，轉化成二值圖像。用膨脹運算可有效的將一些邊緣斷點連

3、接起來。利用種子填充算法，對得到的邊緣區(qū)域進行填充，就可以達到分割的效果。14各方向梯度計算：令 ，則：基于能量比檢測15定義中心點的能量比:各個結構元素的能量比計算:令 則:雙尺度多結構檢測16采用的檢測算子是對抗噪膨脹腐蝕型的一種展開:174仿真結果與分析模擬紅外圖像仿真對紅外圖像模擬仿真是指用已經(jīng)處理好的紅外圖像，紅外圖像中沒有噪聲，并且已經(jīng)得到實際的邊緣像素點，可以通過人為的加入噪聲進仿真，通過對模擬紅外圖像仿真實驗，可以很好的驗證各類算法的性能及檢測效果18原始圖像加入椒鹽噪聲加入高斯噪聲加入混合噪聲19各結構元素權值計算結果權值原圖椒鹽噪聲高斯噪聲混合噪聲梯度法能量比梯度法能量比梯

4、度法能量比梯度法能量比0.14990.13150.16450.12380.16630.08890.16620.07990.10710.14230.08610.14740.08390.18200.08420.18930.18520.15470.16940.14980.16760.09950.16720.09130.08320.09990.08310.10550.08360.15110.08300.15530.09370.07330.15850.07180.16410.04500.16500.04410.08450.10010.08340.10380.08330.15030.08310.16070

5、.18850.15560.16880.14830.16700.09860.16730.09170.10790.14250.08620.14960.08420.18460.08410.1877評價指標20評價指標計算結果方法椒鹽噪聲高斯噪聲混合噪聲NMSEMDREDRNMSEMDREDRNMSEMDREDRCanny0.36510.28780.29730.35640.27450.24620.35030.34420.2784平均法0.58680.53240.57320.56610.52640.59320.70050.62780.6035梯度法0.01490.07640.08100.01540.10

6、910.12110.01020.23180.2947能量比0.01710.05640.05790.01770.08480.09110.01220.12210.1347歸一化均方誤差：邊緣漏檢率：邊緣錯檢率：模擬紅外圖像檢測結果比較21Canny算法平均權值法梯度法能量比各類算法對加入椒鹽噪聲紅外圖像檢測結果各類算法對無噪紅外圖像檢測結果模擬紅外圖像檢測結果比較22Canny算法平均權值法梯度法能量比各類算法對加入混合噪聲紅外圖像檢測結果各類算法對加入高斯噪聲紅外圖像檢測結果雙尺度多結構元素檢測算法仿真23原始圖像加入椒鹽噪聲加入高斯噪聲加入混合噪聲基于梯度法雙尺度多結構元素對各類圖像檢測結果基

7、于能量比雙尺度多結構元素對各類圖像檢測結果實際采集的紅外圖像仿真2425實際紅外圖像各結構元素權值計算結果杯子：梯度法0.17960.09310.17710.08520.11800.08240.17320.0914杯子：能量比0.13810.16250.13260.09210.03030.11350.15690.1740手：梯度法0.17820.08220.16670.08450.15310.08490.16780.0826手：能量比0.01450.20190.08150.21480.07180.18250.05620.1768各類檢測算法對紅外圖像-杯子檢測結果26Canny算法平均權值法梯

8、度法(多結構)能量比(多結構)梯度法(雙尺度多結構)能量比(雙尺度多結構)各類檢測算法對紅外圖像-手檢測結果27Canny算法平均權值法梯度法(多結構)能量比(多結構)梯度法(雙尺度多結構)能量比(雙尺度多結構)實際紅外圖像分割效果28研究成果和總結展望29總結對傳統(tǒng)和新興的邊緣檢測方法進行了較為詳細的綜述，分析了各類檢測算子的優(yōu)缺點，并給出了部分算子的實驗檢測結果在對多結構元形態(tài)學邊緣檢測各方法的深入研究的基礎上，針對如何計算結構元素權值和進一步提高抗噪性的問題，提出了梯度法和能量比來計算權重系數(shù)，有效解決了各結構元素權值選取。展望將提出的算法應用到實際的DSP硬件平臺，驗證其檢測性能。對數(shù)學形態(tài)學理論和結構元素的構造進行深入研究，并有機地結合其它的方法，廣泛應用于圖像邊緣檢測與分割領域。 在研究生期間所參與的科研項目：參與校企合作項目“紅外熱成像系統(tǒng)”開發(fā)項目參與重慶市重點攻關項目“紅外熱成像系統(tǒng)的應用及算法研究”在研究生期間所發(fā)表的論文：寧柏隆，黃俊. 基于小波變換的紅外圖像過渡區(qū)提取算法. 電視技術