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基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对三维OTSU分割算法运算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法。首先采用最佳熵的方法初步提取图像的目标区域,根据该目标区域特征自适应地调整三维OTSU算法的背景搜索范围,然后采用三维OTSU算法并结合粒子群优化最佳分割阈值对原图像进行分割。实验结果表明,与三维OTSU阈值分... 相似文献
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改进的红外弱小目标检测方法 总被引:3,自引:3,他引:0
为了进一步提高红外弱小目标检测的准确性和实时性,针对红外图像的特点利用修正的Top-Hat算子对目标图像进行背景抑制以提高目标检测概率。根据已有的先验知识构造属性集,把灰度直方图限定在感兴趣区域,减少背景和噪声的干扰。利用改进的OTSU算法进行图像分割以检测目标。为了提高分割算法运算速度,把快速递推算法推广应用到了本文算法中。实验选取了不同类型的红外图像,将本文算法和其他文献中算法的分割结果进行了比较。实验结果表明,本文算法具有更好的分割效果,目标分割准确,运算速度提高了60%以上。属性直方图可以针对具体问题,利用已有的先验知识灵活构造,具有较好的通用性。 相似文献
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基于循环平移Contourlet变换的红外小目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了在有噪声和背景干扰情况下检测红外小目标的方法,提出了一种将循环平移Contourlet变换去噪 方法和自适应阈值分割方法相结合的红外小目标检测算法。该方法首先对原始图像进行循环平移阈值去噪,再用原始图像减去 去噪图像,对得到的残差图像进行自适应阈值分割,分离出少量的候选目标点,最后利用目标运动的连续性和一致性检测出 目标。分别用Contourlet变换法、小波变换法和本文提出的检测法对小目标进行了检测。仿真结果表明,本文提出的检测方法 能较精确地检测出序列图像中的红外小目标,检测效果优于Contourlet变换法和小波变换法。 相似文献
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基于小波多尺度分析及Fisher分割的红外弱小目标检测 总被引:10,自引:0,他引:10
介绍一种新的红外图像序列中的弱小目标检测方法,利用小波多分辨特性,对图像进行预处理,以抑制背景杂波;利用改进的Fisher算法,对经预处理后的图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来;对相邻帧进行差分运算,估计目标的运动轨迹采用本文方法与类别方差自动门限法,对大量的红外弱小目标进行了检测,实验对比结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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针对运动目标在单帧图像中所占的比例较小,传统的边缘提取方法在对整幅图像计算时产生大量冗余,对噪声敏感,提取出的运动目标轮廓不明显的缺点,提出了一种基于帧差法和图像分块相结合的运动目标边缘检测方法.该方法首先对序列图像进行差分,根据分块大小自适应选取阈值对图像进行分块,完成对运动目标的细分割,分离出运动区域和非运动区域,然后对分割出来的运动区域进行边缘检测,将边缘检测结果和差分结果进行“与”运算,从而提取出运动目标轮廓.实验证明,分块边缘检测方法能较为准确地提取出运动目标且能提取出清晰的运动目标边缘轮廓,能满足实时性需要. 相似文献