针对工业现场所拍摄的高温熔体表面覆盖有大量烟雾且难以有效分割的状况,提出一种目标图像的组合识别方法,即先采用分色分割算法去除杂散光、光晕和雾状、点状噪声等干扰,然后用改进的最大类间方差算法分割高温目标图像,并运用数学形态学方法对分割结果进行后处理以消除游离点和孔洞,使图像边缘平滑.实验结果表明,该方法能够有效地分割出目标图像,并减小目标图像所受的噪声干扰,有较强的实用性. 幸 高温辐射体目标图像的组合识别方法 李晟，彭小奇，孙元，李玉晓 （中南大学物理科学与技术学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：针对工业现场所拍摄的高温熔体表面覆盖有大量烟雾且难以有效分割的状况，提出一种 目标图像的组合识别方法，即先采用分色分割算法去除杂散光、光晕和雾状、点状噪声等干扰，然后 用改进的最大类间方差算法分割高温目标图像，并运用数学形态学方法对分割结果进行后处理以消 除游离点和孔洞，使图像边缘平滑。实验结果表明，该方法能够有效地分割出目标图像，并减小目标 图像所受的噪声干扰，有较强的实用性。 关键词：图像目标识别；数字图像处理；辐射测温；目标分割 Ｃｏｍｂｉｎａｔｅｄ ｒｅｃｏ……