ー种快速识别形体巨大目标的方法

兵工学报 ›› 2001, Vol. 22 ›› Issue (3): 423-425.

ー种快速识别形体巨大目标的方法

王文会

北京理工大学机电工程学院，北京，1000 81

收稿日期:2000-07-01 修回日期:2001-05-01 上线日期:2014-12-25
通讯作者: 王文会

A Method of Fast Recognition of Huge Objects

Wang Wenhui

School of Mechatronic Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081

Received:2000-07-01 Revised:2001-05-01 Online:2014-12-25
Contact: Wang Wenhui

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种从灰度图像中识别形体巨大的目标的方法。此方法先计算灰度图像的梯度值，再对梯度图像进行二值化，对二值化后的图像先后进行腐蚀和膨胀操作，然后对所得到的图像进行区域分割，从得到的区域中找到目标区域。

关键词: 图像识别 , 梯度图像 , 数学形态学 , 区域分割

Abstract: A method of recognizing huge objects from gray images is proposed. An edge image is first worked out and then thresholded. Next the binary image is processed by morphological opera?tions of erosion and dilation respectively, followed by image segmentation. Finally，the object region is selected from the segmentation results and indicated with target rectangles.

Key words: image recognition , edge image , morphology , image segmentation

中图分类号:

TP391.4

王文会. ー种快速识别形体巨大目标的方法[J]. 兵工学报, 2001, 22(3): 423-425.

Wang Wenhui. A Method of Fast Recognition of Huge Objects[J]. Acta Armamentarii, 2001, 22(3): 423-425.

[1]	宫鹏涵，周克栋，赫雷，陆野. 形态滤波方法在抵肩力信号降噪中的应用研究[J]. 兵工学报, 2017, 38(7): 1416-1421.
[2]	胡德金. 大型球面精密磨削的球度判别与误差在位补偿方法研究[J]. 兵工学报, 2015, 36(6): 1082-1088.
[3]	王冰, 李洪儒, 陈强华, 许葆华. 基于数学形态分形维数与模糊C均值聚类的滚动轴承退化状态识别[J]. 兵工学报, 2015, 36(10): 1982-1990.
[4]	陈中起，于雷，鲁艺，周中良. 对抗雷达网最优电子战布阵研究[J]. 兵工学报, 2012, 33(1): 89-94.
[5]	李晓舟₁，于化东₁，于占江₁，刘岩₁，许金凯. 微小尺寸零件表面缺陷光学检测方法[J]. 兵工学报, 2011, 32(7): 872-877.
[6]	张永梅，韩焱，张建华. 基于数学形态学的一种聚类算法[J]. 兵工学报, 2006, 27(3): 458-462.
[7]	宋红，石峰. 面向视频监控的快速多人脸检测与分割[J]. 兵工学报, 2006, 27(2): 252-257.
[8]	祝奇、郑链、王克勇. 基于三阶相关量的目标图像不变性识别技术[J]. 兵工学报, 1999, 20(1): 39-42.