【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第8期 105-108页,共4页

【作 者】： 谈娴茹

【摘 要】 研究强伪装下的航空图像边缘准确分割问题.随着伪装技术的广泛应用,航空图像中的背景色彩已经高度接近目标,造成目标和伪装物在像素色差、灰度等特征上高度一致.传统的分割算法,在分割航空图像特征时,会随着灰度的接近陷入无穷分割的境地,造成阀值设定过程无穷化,很难保证完整分割出特征.提出了一种曲线演化模型的航空图像边缘分割方法.利用P＆M算法,对采集的航空图像进行平滑滤波处理,从而去除航空图像中的噪声,提高图像的分辨率.建立曲线演化模型,将航空图像的监测目标中的能量进行由粗到细的演变,从而扩大图像边缘捕获区域,使其对捕获过程更加敏感,对强伪装下的航空图像边缘进行分割处理.实验结果表明,算法进行强伪装下的航空图像边缘分割,能够在航空图像中准确的提取边缘区域,为航空图像应用领域提供了决策依据.