何 谦，刘伯运

（海军工程大学动力工程学院，湖北 武汉 430033）

0 引言

红外成像技术根据辐射原理得到红外图像，像素亮度表征了物体表面的温度。由于具有隐蔽性好、可全天候工作、可穿透烟雾等优良特性，红外成像技术在军用和民用领域都得到了广泛应用。受制于红外图像的成像机理、成像系统特性和各种外界噪声的影响，红外图像通常具有分辨率低、对比度差和边缘模糊等特点。

边缘特征在红外图像处理中极为重要，是目标检测、跟踪和识别的基础。为满足人们对红外图像进一步分析和识别的需求，红外图像边缘检测技术体现出了较大难度和重要意义。相比于可见光图像边缘检测，红外图像边缘检测发展较晚，相关研究也较少，且大多都是根据可见光图像边缘检测方法改进而来，而红外图像与可见光图像的边缘检测任务存在很大不同，相比于可见光图像，红外图像的特点主要有：无立体感、空间分辨率低、对比度低和边缘模糊、非均匀性、信噪比低，等等。

近十年来，一些研究者针对红外图像边缘检测问题提出了解决方法，如基于边缘检测算子改进的方法[1-4]、基于蚁群算法的方法[5-6]、基于数学形态学的方法[7-8]，这些方法的本质都是只考虑红外图像局部的急剧变化，尤其是亮度、梯度的变化，以此来检测边缘，但这些低层次特征难以反映较为复杂的场景。因此，虽然这些算法取得了较大的发展，却始终存在一定限制，而打破这一限制的重要方向就是加入高层次的语义信息。……