專利名稱：一種非均勻照明條件下的空間目標(biāo)分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于航天技術(shù)與數(shù)字圖像處理交叉領(lǐng)域，具體涉及一種空間非均勻照明條件下的空間目標(biāo)分割方法。
背景技術(shù)：
圖像分割技術(shù)是數(shù)字圖像處理技術(shù)中非常關(guān)鍵的技術(shù)?？臻g目標(biāo)在攝像機(jī)上的成像是非常特殊的，在沒有主動(dòng)光照條件下，處于晨昏線上的空間目標(biāo)所受到的光照主要來自如下三個(gè)方面(I)太陽光照經(jīng)過大氣層，又經(jīng)過地球表面反射后，再次經(jīng)過大氣層達(dá)到空間目標(biāo)；(2)太陽光照沒有達(dá)到地球表面，直接穿透大氣層達(dá)到空間目標(biāo)；(3)太陽光照不經(jīng)過大氣層，直接照射到空間目標(biāo)。和大氣層內(nèi)環(huán)境不同，處于太空環(huán)境中的空間目標(biāo)所接受的環(huán)境照射和地球反射光較為微弱，容易在空間目標(biāo)表面造成不均勻照明，導(dǎo)致目標(biāo)成像出現(xiàn)不完整輪廓，這給圖像分割造成了很大影響。此時(shí)，使用傳統(tǒng)的聚類分割算法在背景和目標(biāo)亮度對比度低的情況下，不能很好地分離出目標(biāo)中的暗區(qū)域；所以，需要根據(jù)空間目標(biāo)光照條件特點(diǎn)，設(shè)計(jì)專門的空間目標(biāo)分割算法。國內(nèi)外學(xué)者對這類圖像分割進(jìn)行了詳細(xì)的研究，并且取得了一定的理論和實(shí)際意義。如，樊佳、李迎春、孫華燕的“多視點(diǎn)空間目標(biāo)識(shí)別方法研究”，見《裝備指揮技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)》，2009年12月，第20卷第6期；劉智娟、劉智、羅代升的“光柵投影三維物體重建中的二值化方法研究”，見《四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》，2005年10月，第42卷第5期；武媛媛、岳曉奎的“基于分水嶺算法的空間目標(biāo)圖像分割方法”，見《計(jì)算機(jī)仿真》，2011年2月，第28卷第2期。國外在這方面的研究有S. Chaudhui, Detectionofblood vessels inretinal images using two-dimensional matched filers， IEEETrans, on MedicalImaging,1989, 8(3) :263-269 ；Salzenstein, F. Fuzzy markov randomfields versuschains for multispectral image segmentation.1EEE Transactions onPatternAnalysis and Machine Intelligence 28 (11) (2006).上述研究成果都對這類特殊的問題提出了自己的解決方案，各個(gè)方案具有自己的算法特點(diǎn)，但是算法都存在計(jì)算復(fù)雜、運(yùn)算量大、分割目標(biāo)不完整和算法的適應(yīng)性差等特點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種非均勻照明條件下的空間目標(biāo)分割方法，解決在非均勻照明條件下現(xiàn)有方法存在的目標(biāo)分割不全，分割算法相對復(fù)雜，計(jì)算速度慢以及算法的適應(yīng)性差問題。本發(fā)明所提供的一種非均勻照明條件下的空間目標(biāo)分割方法，包括如下步驟(I)亮區(qū)提取步驟對源圖像A采取最大類間方差分割閾值，分割出源圖像A中目標(biāo)明亮區(qū)域，得到亮區(qū)圖像B;(2)形態(tài)學(xué)膨脹步驟:對亮區(qū)圖像B進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹處理，得到膨脹圖像C ；(3)暗區(qū)定位步驟:將源圖像A和膨脹圖像C進(jìn)行形態(tài)學(xué)與非運(yùn)算，得到源圖像A的暗區(qū)圖像D ;(4)暗區(qū)分割步驟:對暗區(qū)圖像D采取最大類間方差分割閾值，分割出源圖像A中目標(biāo)暗區(qū)域，得到暗區(qū)分割圖像E ;(5)目標(biāo)分割步驟:將亮區(qū)圖像B和暗區(qū)分割圖像E做形態(tài)學(xué)或運(yùn)算得到目標(biāo)圖像F ;對目標(biāo)圖像F進(jìn)行濾波處理，得到濾波圖像G，濾波圖像G包含空間目標(biāo)的明暗兩部分。所述的非均勻照明條件下的空間目標(biāo)分割方法，其特征在于:(I)亮區(qū)提取步驟，包括下述子步驟:(1.1)計(jì)算 Wj^Wja:
權(quán)利要求
1.一種非均勻照明條件下的空間目標(biāo)分割方法，包括如下步驟:(1)亮區(qū)提取步驟:對源圖像A采取最大類間方差分割閾值，分割出源圖像A中目標(biāo)明亮區(qū)域，得到亮區(qū)圖像B;(2)形態(tài)學(xué)膨脹步驟:對亮區(qū)圖像B進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹處理，得到膨脹圖像C；(3)暗區(qū)定位步驟:將源圖像A和膨脹圖像C進(jìn)行形態(tài)學(xué)與非運(yùn)算，得到源圖像A的暗區(qū)圖像D ；(4)暗區(qū)分割步驟:對暗區(qū)圖像D采取最大類間方差分割閾值，分割出源圖像A中目標(biāo)暗區(qū)域，得到暗區(qū)分割圖像E ;(5)目標(biāo)分割步驟:將 亮區(qū)圖像B和暗區(qū)分割圖像E做形態(tài)學(xué)或運(yùn)算得到目標(biāo)圖像F；對目標(biāo)圖像F進(jìn)行濾波處理，得到濾波圖像G，濾波圖像G包含空間目標(biāo)的明暗兩部分。
2.如權(quán)利要求1所述的非均勻照明條件下的空間目標(biāo)分割方法，其特征在于:(1)亮區(qū)提取步驟，包括下述子步驟:(1.1)計(jì)算 WjfWja:
全文摘要
一種空間非均勻照明條件下的空間目標(biāo)分割方法，屬于數(shù)字圖像處理方法，解決在非均勻照明條件下現(xiàn)有方法存在的目標(biāo)分割不全，分割算法相對復(fù)雜，計(jì)算速度慢以及算法的適應(yīng)性差問題。本發(fā)明包括亮區(qū)提取步驟、形態(tài)學(xué)膨脹步驟、暗區(qū)定位步驟、暗區(qū)分割步驟和目標(biāo)分割步驟，得到濾波圖像G，濾波圖像G包含空間目標(biāo)的明暗兩部分。本發(fā)明根據(jù)非均勻照明條件下空間目標(biāo)的成像特性，兩次利用最大類間方差分割閾值，提高了目標(biāo)分割結(jié)果的完整性，形態(tài)學(xué)方法提高了分割結(jié)果的穩(wěn)定性；分割算法相對簡單、計(jì)算速度快、對噪聲具有魯棒性，能夠很好地分割出在空間中非均勻照明條件下圖像中的空間目標(biāo)。
文檔編號G06T7/00GK103077517SQ201210593200
公開日2013年5月1日 申請日期2012年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月31日
發(fā)明者張?zhí)煨? 朱虎, 周鋼, 林玉野, 王華山, 薛米生, 朱生國, 劉立 申請人:華中科技大學(xué)