基于改進Hough變換的紅外圖像直線檢測

喻小龍，肖永生，聶江華，毛 聰

（南昌航空大學信息工程學院，江西南昌 330063）

0 引 言

紅外圖像的獲取是根據目標與背景的溫度分布情況進行的。它的采集過程不受光照條件的限制，并且可以克服部分視覺上的障礙而探測到目標，具有較強的抗干擾能力，因此被廣泛應用于目標搜索跟蹤、紅外制導、紅外偵察等軍事領域。而在計算機視覺和圖像處理領域，直線特征經常被用作目標匹配、目標跟蹤等算法的輸入，因此分析研究紅外圖像直線檢測具有重要的意義。但是，由于紅外圖像具有像素分辨率低、對比度差、噪聲大、圖像邊緣模糊等特點，準確提取出紅外圖像中的直線比較困難。

綜上所述，一般的基于空域濾波或灰度域的處理方法很難檢測目標邊緣。文獻［5］提出了一種將Sobel算子和蟻群算法相結合的紅外圖像邊緣檢測算法。文獻［6］提出一種用數學形態學替代高斯濾波、用Otsu 算法替代雙閾值的改進Canny 算法檢測紅外圖像中的邊緣。文獻［7］提出一種結合人眼視覺特性的Prewitt 算法，該方法結合視覺特性來產生動態閾值檢測邊緣，同時還改進了方向模板使得檢測結果更精確。文獻［8］提出一種基于雙重奇偶性形態學梯度的邊緣檢測算子，該方法通過結合奇數和偶數結構元素來防止過度分割。

Hough 變換是由Hough 在1962年提出的一種用于提取圖像中直線的算法，該算法具有較強的抗干擾性和魯棒性。文獻［10］提出一種結合隨機抽樣一致性算法和模型預檢驗的改進隨機Hough 變換算法，該方法通過對像素點進行分組，計算相鄰像素點的梯度方向差分，改善直線檢測過程中的誤檢情況。……