高炮實彈射擊中目標(biāo)的自動提取

1 圖像的預(yù)處理
由于預(yù)先捕獲的高炮射擊錄像存在一些問題，如圖像灰度不均勻，整幀圖像的灰度范圍較小，這樣顯得對比度不夠，模糊不清，目標(biāo)與周圍景物之間的灰度差別很小，這樣的圖像直接進行目標(biāo)的提取將比較困難，使目標(biāo)的輪廓不清，這樣需要我們預(yù)先對圖像進行圖像增強處理，從而除去圖像中的噪聲，使邊緣清晰以及突出圖像中的某些性質(zhì)等。圖像增強技術(shù)可使圖像灰度級的動態(tài)范圍增大，變的輪廓比較清晰，對比度增大，使目標(biāo)及彈丸與背景的灰度區(qū)別增大，易于從背景圖像分離出來進行處理。通過修正直方圖而增強對比度是圖像增強最常用，最重要的一種方法。
直方圖修正中最優(yōu)性質(zhì)的是直方圖均衡。圖像直方圖均衡處理就是用灰度變換函數(shù)對輸入圖像直方圖進行修正，修正后的圖像直方圖趨向均勻分布。
設(shè)rk為原始圖像的第k級灰度，sk為變換后圖像的的第k級灰度，那么直方圖均衡的具體方法如下：
首先計算原始圖像的灰度級直方圖，用n(i)(i=0，1，…255)表示。
計算灰度級的變換函數(shù)T(rk)

其中，N是圖像的像素總數(shù)，然后根據(jù)灰度級變換函數(shù)T(rk)完成圖像的灰度級變換。
由于只是圖像灰度級概率密度函數(shù)的近似，因此經(jīng)過直方圖均衡后，只能得到接近平坦的直方圖。

2 圖像分割
圖像分割一直是圖像處理領(lǐng)域中的重點和難點，是實現(xiàn)自動圖像分析時首先需要完成的操作，圖像在分割后的處理，如特征提取，目標(biāo)識別等都依賴圖像分割的質(zhì)量。
2．1 圖像的二值化處理
首先，逐像素掃描，統(tǒng)計0～255每一個灰度等級上的像素數(shù)量，相當(dāng)于畫一個灰度直方圖，橫軸為灰度等級，縱軸為像素數(shù)量。掃描完畢計算整幅圖像的灰度平均值。按灰度等級低到高的順序掃描直方圖，記錄每個拐點(包括峰值和谷值)的灰度和數(shù)量。
接著，設(shè)一個灰度門限值(比如16)，合并該門限值內(nèi)的峰值和谷值。比如，兩個峰值相差15個灰度，則按加權(quán)平均的原則計算新的灰度值(權(quán)為各自的像素數(shù)量)，將其像素數(shù)量相加作為新的像素數(shù)量，并將原來的兩個峰值和其間所有的谷值刪掉。