【摘 要】
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针对气动光学效应以及噪声等先验信息不明带来的图像模糊退化,从而使图像过渡区域不易进行细化的问题,提出了一种大气湍流退化图像的过渡区域提取及细化算法。首先,对退化图
【机 构】
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中国人民解放军96646部队,第二炮兵工程大学402教研室,西安通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“超声速飞行器气动光学效应红外图像复原理论与方法研究”(61175120)
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针对气动光学效应以及噪声等先验信息不明带来的图像模糊退化,从而使图像过渡区域不易进行细化的问题,提出了一种大气湍流退化图像的过渡区域提取及细化算法。首先,对退化图像进行了基于局部方差的区域分割;然后,对过渡区域进行噪声疑似度和边缘疑似度判断,以获得更贴近区域中心线的较窄区域;最后,进一步对过渡区域跟踪细化完成了轮廓提取。大量仿真实验结果表明,算法较好地提取了退化图像的轮廓信息,同时,算法具有较好的区域分割效果、抗噪性能、细化效果以及实时性。
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