基于小波变换的目标边缘搜索分割方法

有关细小目标搜索与检测的论文

第38卷第1期

Vol.38No.1

红外与激光工程

InfraredandLaserEngineering

2009年2月Feb.2009

基于小波变换的目标边缘搜索分割方法

李国嵩

1,2

，孟卫华

2

（1.清华大学电子工程系,北京100084;

2.中国空空导弹研究院,河南洛阳471009)

摘

要：为满足目标识别实时性、抗噪声的要求，提出了利用小波变换的图像边缘搜索分割方法。

用反对称双正交小波算子对图像进行小波变换，对小波变换模极大值进行启发式搜索检测边缘，得到目标边缘的链码表示。该搜索方法能较好地克服噪声干扰，边缘丢失时能通过在模值分布图中搜索找回边缘，增强算法的鲁棒性。实验结果表明，在同样平台下，使用该方法检测边缘能减少一般小波多尺度分析的计算量，计算速度与使用Sobel算子的梯度方法相当，且具有更好的抗噪声能力。该方法边缘连接良好率高，特征提取方便，综合提高了图像处理算法效率。

关键词：边缘检测；

反双正交小波；

梯度算子；

启发式搜索；

目标识别

中图分类号：TP391.41

文献标识码：A

文章编号：1007-2276(2009)01-0185-04

Targetedgesearchingsegmentationmethod

basedonwavelettransform

LIGuo蛳song1，2，MENGWei蛳hua2

（1.ElectronicEngineeringDepartment,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China;

2.ChinaAirborneMissileAcademy,Luoyang471009,China）

Abstract:Inordertomeettherequirementofreal蛳timeandnoiseimmunecapabilityfortargetrecognition,thetargetedgesearchingsegmentationmethodbasedonwavelettransformwaspresented.Thereversebiorthogonalwaveletwasused,andthenthetargetedgewasdetectedusingaheuristicsearchinmodulusmaximaofthewavelettransform.Thetargetedgesandachaincoderepresentationofthesegmentationresultwereobtainedalongwiththesearchatlast.Thissearchingmethodwasabletoachievebetteranti蛳noiseperformanceinedgedetecting.Meanwhilethemethodcouldfindtheedgeslostinsearchingbyseekinginmodulusdistributionandthiswouldhighlyimprovetherobustnessofthealgorithm.Demonstrationsshowthattheproposedalgorithmavoidsthelargecalculationincommonmulti蛳paredwiththegradientalgorithmusingSobeloperator,thealgorithmhasalmostthesamecomputingspeedbutmuchbetteranti蛳noiseability.Theresultofconnectionrateofcompleteedgeishighandcanmakethefeaturedetectionpartmoreconvenient.Andthenefficiencyoftheimageprocessingalgorithmwasimprovedsynthetically.

Keywords:Edgedetection;

Reversebiorthogonalwavelet;

Gradientoperator;

Heuristicsearch;

Targetrecognition

收稿日期：2008-04-25；

修订日期：2008-06-20

基金项目：国家预研基金资助项目

作者简介：李国嵩（1982-），男，湖北武汉人，硕士生，主要从事图像处理与目标识别的研究。Email：leegousong@导师简介：孟卫华（1969-），男，河南郾城人，研究员，从事红外成像系统，红外成像制导方面的研究。