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光子学报 2024年第2期53卷 244-266页

作者：何文轩王拯洲魏际同王力弋东驰中国科学院西安光学精密机械研究所西安710119 中国科学院大学北京100039

针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题,提出了基于二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先,对二值化图像进行数字形态学处理,计算全图各BLOB区域的面积... 详细信息

针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题,提出了基于二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先,对二值化图像进行数字形态学处理,计算全图各BLOB区域的面积、中心、轴长、区域、有效BLOB区域个数等信息。其次,对有效BLOB区域个数大于1的完全分离双目标准直图像,统计各BLOB区域中心分别为位于两个面积最大的BLOB区域内的BLOB数量,数量小的候选BLOB区域为主激光目标,数量大的候选BLOB区域为模拟光目标。然后,对于有效BLOB区域个数等于1的待识别图像,从左、右、上、下4个方向分别提取模板边缘图像的有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列,搜索有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列的最大相关系数对应的有效坐标序列。当4个方向的相关系数全部大于0.95时,待识别图像为模拟光目标;当4个方向的相关系数都小于0.95时,待识别图像为主激光目标;否则待识别图像为粘连图像。实验结果表明:提出的双光学目标识别算法,不仅能够识别完全分离的模拟光目标和主激光目标,误差小于3个像素,处理时间小于1 s,而且能够判别处于粘连状态的光学目标和单个独立的光学目标,满足光路对接准直图像识别算法对于自适应性、精度和效率的要求。

关键词：光路对接准直 BLOB区域边缘特征分析双光学目标识别粘连图像识别

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基于BLOB区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法

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光子学报 2023年

作者：何文轩王拯洲魏际同王力弋东驰中国科学院西安光学精密机械研究所中国科学院大学

针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题，提出了基于BLOB(Binary large object)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先，对二值化图像进行数字形态学处理，计算全图各BLOB区域的面积Area、中心Cx... 详细信息

针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题，提出了基于BLOB(Binary large object)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先，对二值化图像进行数字形态学处理，计算全图各BLOB区域的面积Area、中心Cxy、轴长lenxy、区域Reginxy、有效BLOB区域个数vblobcount等信息；其次，对vblobcount大于1的完全分离双目标准直图像，统计各BLOB区域中心分别为位于两个面积最大的BLOB区域Region内的BLOB数量，数量小的候选BLOB区域为主激光目标，数量大的候选BLOB区域为模拟光目标；然后，对于vblobcount等于1的待识别图像，从左、右、上、下4个方向分别提取模板边缘图像的有效坐标序列Ef和待识别边缘图像的坐标序列Eg，搜素Ef和Eg的最大相关系数r对应的有效坐标序列Eh，当4个方向的相关系数r全部大于0.95时，则待识别图像为模拟光目标；当4个方向的相关系数r都小于0.95时，则待识别图像为主激光目标；否则待识别图像为粘连图像。实验结果表明：本文提出的双光学目标识别算法，不仅能够实现对完全分离的模拟光目标和主激光目标的识别，误差小于3个像素，处理时间小于1秒钟，而且能够实现对处于粘连状态的光学目标和单个独立的光学目标的判别，满足了光路对接准直图像识别算法对于自适应性、精度和效率的要求。

关键词：光路对接准直 BLOB区域边缘特征分析双光学目标识别粘连图像识别

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