针对合成孔径雷达图像目标识别问题,在基于图像成像模型分析基础上,提出了一种融 合SAR目标轮廓和阴影轮廓的目标识别算法。首先提出了一种基于去控制标记符的SAR图像 分割算法,得到SAR图像目标轮廓和阴影轮廓,然后用这2种轮廓融合,用傅立叶描述子将二 维数据转为一维数据,最后用基于串接准则的融合算法得到识别结果,进行SAR目标识别。基 于MSTAR的实验结果验证了本算法的有效性。实验结果证明:目标轮廓和阴影轮廓的结合,除 反映本身包含的局部空间结构信息外,还能反映SAR目标的高度信息,较单一轮廓特征,是一

基于opencv的运动目标轮廓检测，用MFC编写的界面，实现对话框指定位置的视频显示，有详细注释，适合初学者

输入背景图像和当前图像，采用背景差分法得到目标区域，在用边缘检测函数提取目标边缘时，会将目标内部和外部边缘都检测出来，该函数实现的是只提取目标最外围边缘

基于目标轮廓的图像匹配，首先需要能够较为准确提取目标的轮廓。能够抗一定的光照影响，遮挡影响，耗时比传统图像的模板匹配快。如果需要旋转角度的话，可以使用二分法或者每隔一定角度重复调用。 该代码是基于opencv2的，可以很方便的修改成opencv3

vs2010+opencv+canny算子提取目标轮廓

详细的分水岭分割方法提取目标轮廓，有详细的注释。包括了三种对比分析，直接使用分水岭，使用梯度图像分水岭分割，使用形态学重建分水岭分割

基于OPENCV库，实现两幅图像中目标轮廓匹配,利用对应关键点附近轮廓段的曲率hausdorff距离匹配。

二值化轮廓图像，经过8邻域扫描，得到顺时针方向各个轮廓点的坐标。部分参考网络，给出了解释与理解。

计算机/图像处理专业本科毕业设计——单幅图像的目标轮廓提取及组件化。