Адаптивное выделение мелких объектов на цифровых изображениях

The problem of detection and localization of various size and shape small-extended objects in electronic surveillance systems using synthetic aperture radar, lidar, infrared and television cameras is discussed. An intensive and non-stationary background is described as the main difficulty in processing. This problem is solved using oriented filtering, adaptive thresholding and morphological analysis. Improved method is proposed for the adaptation of detection threshold based on the analysis of isolated fragments remaining in the image after thresholding.Задача обнаружения и локализации протяженных мелких объектов различных размеров и формы встречается в радиотехнических системах наблюдения, которые используют радары с синтезированной апертурой, лидары, инфракрасные и телевизионные камеры. Основной трудностью при обработке является интенсивный и нестационарный фон. Эта задача решается с использованием ориентированной фильтрации, адаптивной пороговой обработки и морфологического анализа. Предложен усовершенствованный метод адаптации порога обнаружения, основанный на анализе изолированных фрагментов, остающихся на изображении после пороговой обработки