吴祖堂，朱玉荣，黄晓飞

（西北核技术研究所，西安710024）

在弹道测试领域，基于图像的检测技术越来越受到重视.俯仰角作为描述弹体飞行姿态的重要参数，是外弹道测试的主要内容之一，可以为研究弹体的飞行稳定性提供实验数据[1].高速摄影是外弹道测试最常用的方法.由于实验环境的影响，通常获取的图像都会受到比较严重的噪声污染，特别是高斯噪声的影响.为较好地检测出含噪声图像的边缘，进而解算飞行弹体的俯仰角，本文采取4个步骤进行图像信息处理：图像二值化、形态学滤波、Canny边缘检测、攻角参数解算.

1 图像二值化

图像二值化处理就是利用图像分割算法将图像中的前景目标像素点从背景像素点中分离出来.二值化的关键在阈值的选择.阈值选取的原则就是要将尽可能多的目标点归为目标，同时减少将背景像素错判为目标.常用的算法有：双峰法、迭代法、最大类间方差法（OTSU 法）等[2～5].本文采用改进的最大类间方差法.

OTSU法以目标与背景之间的方差最大而动态地确定图像分割门限值.OTSU最大的问题在于：当目标与背景灰度差不明显时，会出现无法忍受的大块黑色区域，甚至会丢失整幅图像的信息[2～9].本文研究应用场景中通常会碰到类似问题，为此，本文对最大类间方差法给出的阈值进行修正.

对于背景噪声服从（μ，δ2）高斯分布的灰度差图像，可以根据高斯分布的“3δ”特性设定噪声判断准则，分离出噪声和目标区域.本文通……