基于轮廓匹配的夜晚环境下猫眼目标识别方法

为了解决“猫眼”目标在夜晚环境下难识别的问题,提出了一种基于归一化中心矩的轮廓匹配“猫眼”目标识别方法。首先利用中值滤波对图像进行去噪,采用固定阈值分割完成了对图像的分割,使得“猫眼”目标与部分背景分离,使用Roberts边缘检测提取出了所有物体的边缘,最后采取了基于归一化中心矩的轮廓匹配算法,该算法不受平移和放缩的影响,提取出了图像中的所有圆形目标,并利用面积判别识别了真实目标,对识别出的目标绘制最小外接圆,利用圆心坐标对其定位。通过对不同光照强度下的“猫眼”图像进行实验与对比,验证了该方法的可行性,并通过目标识别评价指标验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法的全局准确率可达92.1%,可以在夜晚环境不同光照强度下成功地对“猫眼”目标进行识别。