红外图像舰船目标检测中, 目标通常位于海天/岸岛线附近, 预先检测出海天/岸岛线, 确定舰船目标的潜在区域, 可减少目标检测过程中的搜索范围, 降低数据处理量, 提高检测速度。针对传统的海天/岸岛线检测算法对不同背景图像适应性差的问题, 分析了海天/岸岛线特征, 提出了应用LSD线段检测算法和聚类的海天/岸岛线检测算法。首先通过LSD线段检测算法获取图像中局部直线轮廓, 然后通过K-均值聚类获取潜在海天/岸岛线区域, 最后通过分析潜在海天/岸岛线区域纹理特征确定真实的海天/岸岛线位置。实验结果表明, 该方法对多种背景下海天/岸岛线检测适应性强, 检测精度高。
红外图像 目标检测 LSD线段检测 海天/岸岛线 纹理特征 聚类 infrared image target detection LSD line segment detection sea-sky line and coastline texture feature clustering
1 海军航空工程学院兵器科学与技术系， 山东 烟台 264001
2 海军航空工程学院新装备培训中心， 山东 烟台 264001
针对成像型反舰导弹所获红外图像的特点，提出了一种将海天/海岸线检测与目标提取相结合的 舰船目标提取方法。该方法先综合运用Sobel边缘检测和局部Hough变换等数字图像处理技 术从红外图像中检测出海天/海岸线，然后通过对Kapur熵二值化图像进行投影变换实现舰船目标提取。实验结 果表明，该方法能够有效地确定舰船目标在海天/海岸线区域中的位置，可保证目标提取的准确性。
海天/海岸线 Hough变换 Kapur熵分割 目标提取 sea-sky-line and coastline Hough transform Kapur algorithm target extraction
