基于顶帽-底帽变换和二次图像分割的目标提取

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文中分别采用最大内间方差法、迭代法、二维最大熵法、KFCM单次阈值分割法和灰度均值区域生长法对坦克和卡车从背景中进行提取。针对单次阈值分割法和灰度均值区域生长法在提取目标时出现不能分割出车身投影或者大量丢失车体等问题,本文结合单次阈值分割法和区域生长法的优势,提出了基于顶帽-底帽变换和二次图像分割的目标提取算法。对比试验表明,该算法在较完整保留车体部分同时能去除车体的投影,很大程度上抑制了目标的形心漂移。
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