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目前，对运动目标的检测识别与跟踪，作为当今数字图像处理领域研究的热点问题之一，被广泛运用于各个领域,尤其在军事领域中有着极高的应用价值[16]。对于图像型云雾检测，通常是以计算机为核心、基于视频处理、数字图像处理、模式识别等理论，由采集卡获取实际拍摄所得的图像，输入计算机后对其图像序列进行研究与分析，模拟出图像中云雾运动趋势，根据其特征进行分析[21]。
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基于数字图像处理分析云雾抛撒规律的方法是通过高速记录仪对云雾抛洒的全过程进行录像，从中得到云团的每一帧变化照片，利用数字图像软件对进行处理分析，得到云雾特征参数，并从其变化规律的中得到云雾的生长规律，其具体步骤为：图像采集——图像预处理——图像前景获取——图像后期完善——特征参数提取。通过图像处理的手段，可以得到云爆弹云雾抛撒的大量信息，如每一时刻云团的轮廓曲线，半径大小，周长和面积等特征参数。图像处理分析是云雾抛撒规律检测很重要的途径之一。25873
在对云爆弹爆炸的图像处理方面，我国已进行了较为广泛的研究。2005年，郭学永、 惠君明、解立峰[10]等人用高速运动分析系统记录了三种质量燃料空气炸药装置静爆实验过程，在对实验结果处理分析的基础上，划分了云雾成长的三个阶段：喷出阶段、过渡阶段和膨胀阶段。2010年，史宏涛，杜健，王东兴[20]等人在灰度阈值法的基础之上提出改进，并在MATLAB环境中进行了模拟仿真，最后利用连通成分的评价方法对分割效果进行了评估。2011年，董玉才，何国良，易良海，范格华，史宏涛[13]等人通过采用盒文数的计算方法，计算灰度曲面及轮廓曲线两种分形文数，并通过分析分形文数来反映出爆炸过程中燃料的燃烧程度。论文网
数字图像处理作为研究手段之一，其最大的优势是可通过非接触式测量，利用计算机语言对云雾图像的操作处理，得到的结果简明直观，其所提取出的参数数据对特定的实验有很强的适用性和很高的准确性。图像处理作为实际野外实验的重要一环，通常将其提取得到的特征参数结合实验过程中通过传感器、信号采集器等测试系统采集得到的现场相关变化物理参数进行研究，可以分析得到具体明确的实验结果和规律，此方法对特定实验可操作力强，为许多研究人员所应用。图像处理作为一种人为过程处理方法，处理方法多种多样，因此主观性较强，所得数据也不具有客观的判定标准。同时，从图像上能得到的参数数据较为有限，更多物理量的研究还是需要依赖现场实际的测量及数值仿真。