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针对红外图像存在灰度范围窄、图像细节不清晰、目标边缘模糊的问题,提出了一种基于自适应分数阶微分的红外目标增强方法。该方法首先利用图像的梯度、信息熵进行有效融合,并且自适应调整分数阶微分以增强图像中的目标边缘;然后采用图像像素灰度的标准差和均值进行融合去确定目标的分割阈值,以区分出图像中的背景和目标部分;通过对图像中的目标区域进行线性增强,以进一步突显目标。经过实验验证:本文提出的方法能够有效地区分红外图像中的目标和背景,局部目标背景比(Target-to-Background Ratio,TBR)平均提高了0.5,视觉效果比较理想。 相似文献
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弱目标的检测一直是监视和报警系统的重要组成部分.海面背景下海面及连绵起伏的波浪反光使图像的信噪比和对比度都较低,而且舰船目标像素较少.先利用自适应灰度阈值对图像进行滤波;再进行9/7提升小波变换,提取高频部分;然后利用高频部分进行重构;最后对重构后的图像进行自适应灰度阈值处理,检测出目标.实验结果表明该算法能够有效地检测出强噪声和背景杂波干扰情况下的舰船目标. 相似文献
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模糊图像边缘的像素特征较为复杂,一般需要采用多个阈值作为分隔约束条件的方法来进行图像边缘分割,但是该方法存在诸如多阈值无法形成统一标准、边缘提取过程需要多次校对,以及效率较低等缺点.提出一种基于多阈值归一化分割的模糊图像边缘分割算法,通过设计超像素网格对模糊图像边缘特征的像素进行匹配,分析模糊图像的反调张量信息,并根据不同张量信息对多阈值进行归一化,以及采用灰度窗口相关系数匹配方法,将获得的多阈值归一化结果分别覆盖图中的单一目标对象,以实现模糊图像的边缘分割.实验表明,利用该算法进行模糊图像边缘分割能较好地获取图像的边缘细节特征,使得边缘具有更好的连线段连通性和宽度一致性. 相似文献
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针对具有背景干扰、信噪比低的红外图像,提出了一种基于帧差法和自适应区域生长的红外运动目标检测方法.首先对红外图像进行了高帽变换,以抑制大面积背景的干扰,相邻帧图像间做帧差,初步提取目标区域;其次分析了红外目标的特性,针对其特性提出了一种基于灰度等级的自适应阈值分割方法;最后以帧差法检测的目标质心为种子点,以自适应阈值为分割准则,在预处理后的图像中进行区域生长,最终实现了红外运动目标的检测.结果表明,所提算法可抑制大面积背景的干扰,实现单个和多个红外运动目标的完整提取和检测. 相似文献
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针对红外图像由于目标和背景边界模糊,采用单一熵阈值法进行图像分割结果不理想,提出了一种基于距离灰度补偿的红外图像增强方法,利用距离作为空间信息对灰度进行补偿,改善了目标和背景边界模糊对图像分割的不利影响;然后提出了一种基于交叉熵约束的最大熵阈值图像分割方法,在交叉熵约束保证类间差异的前提下利用类内均匀性进行图像分割,避免了单一熵方法阈值的局限性.实验结果表明,对小目标复杂背景和复杂目标大背景的红外图像,所提出的方法得到了准确的图像分割结果. 相似文献
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针对现存背景抑制算法未能有效抑制复杂背景而导致的高虚警率及低检测率问题,提出一种基于六方向梯度差各向异性高斯滤波抑制、双层正交灰度差与对角灰度差目标增强、灰度指数自适应阈值分割的小目标检测算法。首先,采用高斯滤波技术融入梯度差思想设置一系列背景抑制策略;接着,将抑制后的图像利用正交灰度差与对角灰度差映射在双层滑窗上增强局部对比度,提高目标显著性;最后,通过像素灰度指数自适应分割算法检测真实弱小目标。实验结果表明,该算法的背景抑制因子指标高达93%,能随背景局部变化来自适应建立背景抑制模型,从而自适应抑制复杂背景突出目标。 相似文献
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针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。 相似文献
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基于平滑性测度的直方图自适应模糊增强图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种新的基于平滑性测度的直方图自适应模糊增强图像分割方法。该方法通过定义图像的平滑性测度,采用模糊增强技术对图像的灰度直方图进行增强,然后在增强的直方图上,利用自适应多阈值分割方法进行图像分割。实验表明,该方法对强噪声图像具有良好的分割效果。 相似文献
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为了解决无人机探测系统中目标检测算法在不同场景下适用性差、虚警率高的问题,采用可应用于不同复杂背景的红外小目标检测算法,设计了一种基于现场可编程门阵列与数字信号处理器架构的无人机探测系统。首先利用双边滤波算法平滑背景,保留目标区域边缘;再使用改进的多尺度顶帽算法进行目标增强和背景抑制,来提高目标区域与周围区域的差异对比;最后使用基于最大值和平均值的自适应阈值分割方法提取目标。结果表明,实验测得系统的检测率为98.15%,整体时延为33.33 ms,与现有典型红外小目标检测算法相比,该算法的信噪比增益和背景抑制因子分别平均提高6.8倍和7.44倍,有效地抑制了背景,增强了目标。该算法能有效解决复杂背景下的红外小目标检测问题,对提高无人机探测系统在不同场景下的适用能力与检测能力是有帮助的。 相似文献
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介绍了一种快速鲁棒的红外图像分割方法,算法是为了满足工程化应用。首先采用Canny边缘检测算子提取图像的边缘像素;然后统计边缘像素灰度值得到红外行人图像的分割阈值,并利用自适应双阈值算法对图像进行初始分割;最后通过边缘扫描对初始分割的图像区域进行边界修正,得到边界更加精确的目标区域。实验结果表明,该方法能够较好地保留行人的边缘信息,减少了区域像素错误分割,且具有较强的实时性。 相似文献