基于改进OTSU算法的红外图像分割

红外图像分割是红外目标检测与识别领域研究中的一项重要内容。针对经典OTSU阈值分割算法无法适应目标模糊、对比度低的红外图像的缺陷,提出了一种改进的OTSU红外图像分割算法。该算法首先对红外图像进行预处理操作,再利用非线性平均灰度值的权重计算方法,克服了因目标靶面面积过小造成的阈值偏移。实验表明该改进方法较传统OTSU算法有更好的分割效果。     

Otsu算法在Canny算子中的应用

Canny算子应用于细胞图像分割,只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)可以实现Canny算子中门限值的自适应选择。试验结果表明,Otsu算法应用于Canny算子中的门限选择,改善了算法在细胞图像中的分割效果,提高了算法的自适应性能。     

基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法

针对二维熵法阈值分割中精度和时间性能较差的问题,提出了基于改进二维熵-量子遗传算法的多阈值图像分割方法。定义了二维阈值量子染色体的编码方式,解决了传统遗传算法优化二维最大指数熵阈值过程中速度慢、多样性小的缺点;在产生阈值解时,提出了半随机策略来代替传统的完全随机策略,加快寻优速度;改进了量子门旋转角度方式,提出了一种新的自适应旋转角度的方法,提高了算法的精度和收敛速度。并进行了分割实验和SAR图像变化检测实验。结果表明:该方法比基于一维熵的图像分割算法具有更高的抗噪性;其寻优速度较完全随机产生阈值解的量子遗传算法提高了3倍～5倍;避免了算法发散或过早收敛。与其他基于阈值分割的变化检测算法相比,性能更好。     

基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

复杂自然背景中人造目标的分割研究

在以自然景物为背景的图像中,分形维数特征是一种能有效将人造物体从自然背景中分割出来的一种纹理特征.提出了一种基于Gabor滤波器及差分盒维数的分形纹理特征提取方法,该方法依据不同的滤波器尺度分别采用不同尺寸的滑动窗口来计算分形纹理特征.并利用FCM方法实现了对图像的分割.实验表明该方法能很好地对真实自然背景的图像进行分割,并能由此获得人工目标的轮廓图像.     

基于复杂背景的图像分割算法

针对圆柱形钢棒在线计数特定的复杂背景提出了基于双阈值结合数学形态学运算的分割算法。首先分别根据2个阈值进行分割得到2幅二值图像,然后根据目标是圆形以及其大致位置等先验知识分别对2幅图进行腐蚀,开启,闭合等数学形态学运算,最后将高阈值分割得到的图像中的边界信息叠加到低阈值分割得到的图像中。实验结果表明,本方法作为本系统的图像预处理是有效的。     

一种基于柔性形态学的红外图像分割方法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外图像分割算法,首先对目标红外图像进行柔性形态运算,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的分割图像.最后,通过计算机模拟实验表明:该方法性能优于传统检测算子,并且具有抑制噪声的功能.此研究对于实现红外图像的稳定跟踪具有一定的应用价值.     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

基于连续帧的红外小目标检测技术

提出了一种基于连续帧的远距红外小目标检测技术。通过对原始红外图像进行增强型简化高通滤波提高图像信噪比,用基于直方图迭代得到的阈值二值化后,得到小目标图像。为了确保目标检测的可靠性,利用连续多帧确定截获的目标。仿真结果表明该算法可实现在低信噪比复杂背景中对远距小目标的快速稳定截获。     

反积型信息熵及其在图像分割中的应用

为提高信息熵的计算速度及提升基于信息熵的信息处理效率,提出了一种反积型信息熵。首先,给出其定义,分析并证明其相关性质;然后,从数学理论上证明了其与香农熵的一致性;最后,将反积型信息熵在基于二维阈值最大熵值图像分割算法中进行了应用。结果表明:与基于香农熵的二维阈值分割效果相比,基于反积型信息熵的二维阈值分割效果更佳,可有效节约计算时间,且具有很强的实用性。