基于混沌蚁群算法的快速红外图像分割

提出了一种基于混沌蚁群算法优化二维模糊划分最大熵的红外图像分割方法。二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,并且兼顾图像自身的模糊性,能取得很好的分割效果,然而最大熵的最优参量组合却很难快速准确地获得。本文将混沌蚁群优化算法应用到二维模糊划分最大熵分割方法当中,充分利用混沌蚁群算法快速寻找最优解的特点,来搜索二维模糊划分最大熵的最优参量组合。实验仿真结果表明,该方法比传统的图像分割方法有更好地分割效果,有效抑制了图像噪声对目标区域分割的干扰。     

基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像分割算法

提出了一种基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像阈值分割算法。该算法利用图像分形维数挖掘像素的空间分布信息,然后将原图像灰度及其分形维数映射图像灰度相结合组成二维随机向量,并构造出联合离散概率分布。在此基础上,以二维最大熵原则来确定一个最佳二维分割阈值,进而取得分割结果。实验结果表明,该算法在分割效果上优于传统的二维最大熵分割算法。     

基于二维最大熵和顺序滤波的红外图像分割

红外图像分割在红外成像制导和其它红外目标识别领域非常重要和提出了一种综合运用二维最大熵和顺序滤波方法对红外图像进行分割的新方法.该方法首先对图像进行基于二维最大熵的阈值分割,然后对二值图进行顺序滤波消除虚警点,取得了非常理想的分割效果.本文提出了一种新的逐步逼近二维最大熵阈值递推搜索算法,阈值搜索时间得到了大幅度减少,满足了一般的实时需求,具有较高的应用价值.     

红外成像制导二维斜分最大熵分割的快速实现

针对红外成像制导复杂背景下低对比度红外图像的分割问题,提出了一种新的基于Kapur最大熵阈值判别式的二维斜分快速递推算法,并采用逐步逼近的粗细搜索策略,减少阈值搜索区域,在可能的阈值范围内逐点寻找最佳阈值。通过对算法的复杂度进行分析,并对实际获取的红外图像进行分割实验表明,Kapur最大熵阈值判别式更加适合于低对比度红外图像分割,提出的二维斜分快速算法所需的运行时间和存储单元均少于现有的二维直分或斜分最大熵分割快速递推算法,运行时间约为原始算法的14%,分割结果的噪点更少,边界更加细致完整,适用性更强,满足红外成像制导系统工程实用化要求。     

一种改进的基于局部特征的红外弱目标提取方法

针对红外图像中背景与目标的复杂性和多样性给弱目标检测带来的困难,提出基于局部方差的二维最大熵分割与遗传算法相结合的阈值分割方法。本文对变电站绝缘套管的红外图像进行了处理,首先采用形态学顶帽变换的方法对其进行增强,然后对图像进行局部方差映射并建立二维直方图,最后结合遗传算法计算出二维最大熵分割阈值进而实现分割。实验结果表明,该方法改善了红外弱目标的提取效果,大大提高了阈值计算的效率,待提取目标越小,遗传算法的作用越能得到体现。     

二维最大熵和二维最小交叉熵结合的图像分割

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法,但在某些时候因为两种方法获取的阈值过高或者过低,使得分割失效.针对此问题,提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法.首先,对二维最小交叉熵公式进行转化;然后,利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维最大熵原则,又满足二维最...     

基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义.最大熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点:需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时.因此需要引入优化算法.文中将遗传算法用于最大熵阈值的图像分割方法中,分别对一维及二维阈值分割的情况进行讨论,并提出了一种基于改进型遗传算法的最大熵阈值图像分割方法. 通过对几幅经典图像的分割结果对比,表明了基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割方法可以有效地提高最大熵图像分割的计算速度,提高图像处理的实时性.     

二维最小误差分割在红外图像中的快速实现

最小误差分割算法的图像分割性能优异,但一维的最小误差分割算法容易受到噪声的干扰。利用图像的二维直方图,二维最小误差分割算法不仅能够利用图像的灰度信息,同时利用了相邻像素之间的邻域信息,取得更加理想的分割效果。但在实际使用的过程中,二维最小误差算法采用穷尽搜索的算法运算时间长,二维直线型最小误差分割算法无法反映全局最优解,降维形式的最小误差算法复杂度高。本文将结合粒子群优化算法(PSO)将二维最小误差分割算法应用在红外图像上,大大提升了算法的求解速度,能够在实现更低对比度的红外图像分割的同时满足工程中实时检测的要求。     

基于二维对称交叉熵的红外图像阈值分割

针对现有的阈值选取方法应用于目标与背景面积相差悬殊的红外图像时常导致严重的误分割现象,本文提出了一种基于对称交叉熵及背景与目标面积差的红外目标图像阈值选取方法。对称交叉熵能确保分割后类的内聚性好,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,将两者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数。首先导出了一维阈值选取公式;然后给出了二维直方图斜分阈值及二维直方图斜分的简化阈值选取方法,抗噪性能明显改善;最后与二维斜分的最大熵阈值、Otsu阈值及非对称交叉熵阈值选取方法进行了比较,实验结果表明,本文方法在分割效果上具有明显的优势。     

二维模糊划分最大熵图像分割算法

该文提出了一种通过最大化二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。首先介绍了模糊划分的原理,提出用条件概率与条件熵定义模糊划分熵。随后利用多维三角模定义了非相关模糊子集的广义直积,给出构造多维模糊划分的方法,并根据最大熵原理设计了一种基于二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明该文方法性能优越。     

基于改进遗传算法的最大2维熵图像分割

为了解决传统最大2维熵分割算法计算量大、耗时较多等缺陷，提出一种基于改进遗传算法的最大2维熵图像分割法。通过对遗传算法变异操作方式进行改进，提高遗传算法寻找最大2维熵分割阈值的速度，加速分割算法对图像的分割，并进行了仿真实验验证。结果表明，改进模型的运行时间被压缩到了0.95s，远远低于传统的最大2维熵分割法。改进的分割方法实现了分割效率的提高，同时也保证了图像的分割精度。     

一种快速递归红外舰船图像分割新算法

针对背景复杂、对比度低的红外舰船目标分割问题,提出了一种红外舰船图像分割的新算法.由于二维最大类间方差法不仅反映了图像的像素点灰度分布信息,还反映了邻域空间相关信息,因此有较好的抗噪能力.但是由于其解空间维数的增加,计算量的变化是以指数增长的,而粒子群优化算法可实现高效并行、随机、自适应群体搜索.基于这一特点,提出了基于粒子群优化的二维最大类间方差局部递归分割方法,有利于实现红外图像的实时处理.该方法同样适用于复杂背景下的其他红外目标图像的分割.     

一种基于PGF、BEMD和局部逆熵的新型红外小目标检测方法

对比红外小目标检测方法和其它目标检测方法,由于低信噪比、低对比度、小尺寸、缺乏目标的形状和纹理信息等多种因素,尤其是在复杂背景条件下,红外小目标的检测会更加的困难.在实践中,一种基于同组过滤器(Peer Group Fileter,PGF),二维经验模式分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和局部逆熵(Local Inverse Entropy,LIE)的新型红外小目标检测方法被提出来,以解决前面所提到的问题.其中PGF被用来消除噪声和改善初始图像的信噪比;BEMD算法可以有效地估计背景并将背景从原始图像中移除;而LIE的主要作用是分解本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF).实验结果表明,新的方法可以有效且准确地提取小目标.     

基于改进麻雀算法的最大2维熵分割方法

为了提高最大2维熵分割的性能,提出了基于改进麻雀算法的最大2维熵分割方法,可减小运算量并且缩短计算时间.首先,融合反向学习策略和自适应t分布变异,引入精英粒子,以扩大算法搜索范围,增加算法后期局部搜索能力;其次,使用萤火虫机制,对最优解进行扰动变异,进一步增加种群多样性;最后,采用提出的改进麻雀算法寻找图像最大2维熵,...     

一种改进的CLIQUE高维子空间聚类算法

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。     

基于多尺度加权引导滤波的红外图像增强方法

现有的红外图像存在细节模糊、边缘和纹理不清晰的问题。针对上述问题,本文提出一种基于加权引导滤波的红外图像增强方法。首先,将图像通过带转向核的多尺度加权引导滤波进行分层处理,得到多幅含有细节信息的细节层图像和基础层图像;接着,对细节层采用基于Markov-Possion的最大后验概率算法和Gamma校正算法对细节层进行增强;然后,对基础层采用限制对比度的自适应直方图均衡算法进行对比度拉伸,最后,进行线性融合得到增强后的图像。综合主、客观实验结果,得出本文方法具有良好的细节增强效果,处理后的图像边缘和纹理信息比较突出,且算法在信息熵（IE）,熵增强（EME）和平均梯度（AG）3个指标都有较优的计算结果。基本满足红外图像细节得到增强,边缘纹理清晰的需求。