最小外接矩形

资 源 简 介

最小外接矩形

详 情 说 明

在红外图像分析中，最小外接矩形是一种基础但至关重要的几何特征提取方法。这种方法能够将检测到的目标物体用一个尽可能小的矩形框包围起来，为后续的定量分析提供几何基础。

实现思路 图像预处理：首先对红外图像进行必要的预处理，如去噪、增强对比度等操作，以提高后续步骤的准确性。 目标检测：通过阈值分割、边缘检测或区域生长等方法，从图像中提取出目标物体的二值掩模。 计算最小外接矩形：利用区域属性分析，找到目标物体的边界点集，然后通过旋转卡壳算法或主成分分析（PCA）确定最优的矩形包围框，使其面积最小且完全覆盖目标。 参数提取：根据获得的最小外接矩形，可以计算目标的长、宽、面积、矩形度（目标面积与矩形面积的比值）等特征参数。

应用优势 最小外接矩形不仅简化了复杂目标的几何描述，还能有效支持目标分类、尺寸测量和姿态估计等高级分析任务。在红外图像中，尤其适用于不规则热源目标的快速定位与测量。