摘要：在图像自动目标识别和跟踪过程中，首先对图像目标进行阈值分割提取，得到的二值 图像通常包含多个连通区域， 系统利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的飞行目标进行自 动识别。因此，需要对各连通区域块进行分别检测判断，本文采用改进的适合 FPGA 实现 的快速标记算法对各连通域进行检测提取。

基于自动阈值与数学形态学的铁谱磨粒图像分割方法研究论文-Automatic threshold based on mathematical morphology and Ferrography abrasive image segmentation research papers

由于光线分布不均匀或斑块噪音干扰等原因,往往使所要处理的指纹的灰 度值分布缺乏均匀性。在指纹特征自动识别提取过程中,造成许多传统的算法在局部出 现很大的误差。利用方差和均值特征的自动提取方法,首次对不均匀灰度图像进行自适 应分割。然后通过对图像分区域进行不同程度的自适应调整,使具有相同属性的像素单 元具有近似的灰度值分布。调整结果的灰度均匀水平与预先指定的调整精度成正比。这 种调整不仅提高了图像分割的自适应性,而且进一步扩大了一般阈值算法的应用领域。-Gray value d