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摘要：随着现代战争的发展，精确制导对信息处理技术的要求越来越高，ATR(自动目标识别)技术已成为精确制导技术发展的方向，而红外图像预处理与分割算法则是自动目标识别的关键技术。本课题针对红外图像预处理与分割技术，主要开展了以下几个方面的研究工作： 1．实现了图像的基本操作。主要包括:图像的读入、柔化、锐化、中值滤波、放大与缩小、保存，格式转变等。
2．研究了红外图像的预处理方法。主要包括：图像滤波、轮廓增强、去噪等方法，提高图像分割效果。
3．研究了红外图像的分割算法。本文研究了基于最大类间方差的快速图像分割算法。该算法首先计算图像的灰度直方图，然后根据最大类方差原理，通过二分逼近逐次逼近最佳分割阈值，相对于传统的最大类间分割方法提高了速度，最后通过对真实红外图像实验，结果表明算法的快速和有效性。该算法也可以扩展到一般数字图像的分割，其效果也较好。
关键字波特曼：红外图像；预处理；分割；最大类间方差
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Study on infrared image preprocessing and晋卿 segmentation algorithm
Abstract
With the development of modern warfare, the precise guidance has higher and higher request with information processing technology, the ATR(Automatic Target Recognition) technology has been in the direction of precise guidance technology development, but infrared image preprocessing and segmentation algorithm is theessential technology for automatic target recognition. Concerning infrared image preprocessing and segmentation technology, this topic has mainly researched the
following work:
1. Realize the elementary operation of image. It mainly includes: the image read-in fuzz off, sharpening, medium filtering, enlarging and deflating, saving, format conversion and so on.
2. Research the preprocessing methods of infrared image. Its main functions includes: image filtering, contour enhancement, denoising and so on, enhancing the effect of image segmentation.
3. Research the segmentation algorithm of infrared image. This paper has variance. Firstly thealgorithm calculates the gradation histogram of image, then basing the principle ofmaximum class of variance, through equinoctial approximation it approaches the best segmentation threshold value, compared with the traditional maximum class of variance,which improves the speed, finally through researching the real infrared image, indicatingrapidity and validity of the algorithm.
This algorithm can also be applied in the generalsegmentation of digital image, and the effect is also admirable.
Key Words：infrared image; preprocessing; segmentation; maximum class of variance
realized thefast image segmentation algorithm based on maximum class of
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variance. Firstly theal go rithm calculates the gradation histogram of image, then basing the principle of maximum class of variance, through equinoctial approximation it approac
hes the best segmentation threshold value, compared with the traditional maximum class of variance，which improves the speed, finally through researching the real infrared image, indicating rapidity and validity of the algorithm. This algorithm can also be applied in the general segmentation of digital image, and the effect is also admirable.
Key Words：infrared image; preprocessing; segmentation; maximum class of variance
第一章 绪论
1.1 选题背景及意义
红外图像预处理及图像中目标检测、分割、跟踪与识别技术广泛应用于军事和民用领域，如在军事方面的弹道导弹防御、空中预警、空中攻击，海洋监视（水面舰只或潜艇），战场监视（地面坦克或空中飞机），民用方面包括空中交通管制（民航飞机）等。在现代战争中，为尽早发现和监视敌方目标，争取主动权，弱小目标的检测与分割已成为各国研究的重点。
近几年来，基于红外图像的目标检测、分割、跟踪与识别技术发展很快。由于现代战争中电子战应用频繁，对制电磁权的争夺日趋激烈，使用主动式跟踪武器的雷达受到严重的威胁。而基于红外或可见光成像的目标检测、分割、跟踪与识别系统由于其跟踪精度高，其工作时不向外辐射电磁波，不易被敌电子侦察装置发现，不受任何电子干扰装置影响等优点，尤其是红外目标检测、分割与识别系统，以其全天候工作的特点，使之成为军事领域中最具发展前途的技术。
美军在海湾战争和伊拉克战争中大量使用基于红外图像的目标检测与分割系统、跟踪系统、侦察系统和武器控制系统，获得了大量的战场信息，为赢得战争的胜利起着决定性的作用。因此，研究红外图像预处理和弱小目标的检测与分割技术越来越显得重要，不仅可以在战争中赢得时间处于主动权，而且在军事和民用领域有广泛的应用前景。
另外，红外图像处理更是数字图像处理的重要组成部分。它是数字图像处理关键技术之一，涉及了光学系统，微电子技术，计算机科学，数学分析等领域，因此研究红外图像预处理与分割算法具有实际意义。
1.2 红外数字图像预处理与分割发展现状
红外图像处理是数字图像处理的一个不可或缺的重要组成部分。据不完全统计，目前红外图像处理方法有数十种之多。
近年来，由于红外热成像广泛应用于各种军事技术中，因此现代武器系统越来越重视通过目标所产生的红外辐射来探测、识别、攻击目标，所以红外图像中的目标探测与识别显得尤为重要。国外学者对红外图像有着较早的研究，并且提出了不少的解决方法。而我国学者涂建平，彭应宁等[5]，针对飞机目标红外图像,提出一种红外图像序列双阈值分割方法,可以成功的将空中的飞机的轮廓勾勒出来，从而实现了军事上空中目标的识别。文献[6]利用最大熵准则对Lena 标准图像进行双阈值分割，并采用遗传算法进行最佳双阈值搜索。此法也许能够搜索出最佳双阈值，正确分割图像，但是它不适用于红外成像跟踪系统。在国内，对红外图像处理的研究比较晚一些，不过近年发展很快。国内学者在此方面也发表了不少的论文学说。目前，国内红外图像处理研究正在不断加强，技术水平还有待提高，不过它必将随着我国国防事业（如军事侦察、国土资源勘察），和民用事业（如工业，医学等）的发展需要而呈现欣欣向荣的发展局面。
