1、隨著紅外熱成技術(shù)在軍事和民用領(lǐng)域的應(yīng)用和推廣，往往需要對(duì)紅外目標(biāo)進(jìn)行提取和處理，以獲取更多有用信息。然而在紅外成像過(guò)程中，受探測(cè)器材料、加工工藝以及應(yīng)用環(huán)境等因素的影響，往往獲取的紅外圖像具有對(duì)比度低、圖像層次感差、有用信息掩埋在噪聲中，視覺(jué)效果模糊。因此，如何將紅外圖像中有用的目標(biāo)信息進(jìn)行提取和邊緣分割，對(duì)后續(xù)目標(biāo)識(shí)別、精確定位等研究具有重要意義。
　　 傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法對(duì)清晰圖像的邊緣檢測(cè)效果很好，但對(duì)噪聲相對(duì)敏感，對(duì)存在

2、大量噪聲的紅外圖像，邊緣檢測(cè)效果并不好，同時(shí)傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法在檢測(cè)精度和抗噪性上很難達(dá)到一個(gè)折中。而數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是圖像處理的一個(gè)新的研究領(lǐng)域，具有抗噪性強(qiáng)，邊緣檢測(cè)精度高，計(jì)算簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。在深入研究近年來(lái)出現(xiàn)的形態(tài)邊緣檢測(cè)方法基礎(chǔ)上，提出了基于梯度法和能量比計(jì)算結(jié)構(gòu)元素權(quán)值的自適應(yīng)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法。該方法首先通過(guò)多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)抗噪邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣提取，再根據(jù)梯度法和能量比來(lái)計(jì)算各結(jié)構(gòu)元素權(quán)值，再將各結(jié)構(gòu)元素提取邊緣信息綜