一种新的红外目标图像分割算法

提出了一种新的红外图像分割算法,它首先选取最佳阈值范围内的一组边缘点作为种子像素,然后根据灰度相似性判决准则生长出目标区域而完成目标分割。实验结果表明,本文提出的算法可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标。     

基于帧差法和自适应阈值区域生长的红外运动目标检测

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.     

对红外序列图像中小目标分割的研究

针对在云天背景下运动红外小目标的分割,对目标在图像序列表现出来的特性进行了分析.根据目标不仅在单帧图像中有自己的灰度分布特性,而且它们的灰度在相邻图像中也具有连续性,提出了一种新的分割方法.该方法把单帧图像的处理结果与相邻多帧图像滤波结果相结合,大大提高了目标的分割的精度.实验证明,该分割方法十分有效.     

基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法

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。     

基于改进分水岭算法的红外图像分割

研究自然背景下红外图像目标分割的问题,提出了一种基于改进分水岭算法的红外图像分割方法.该方法先利用形态学开闭滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着根据提出的计算图像形态梯度的多尺度算法提取图像梯度,而后用改进的分水岭算法对图像进行分割.最后提出了一种新的区域融合方法.实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像中的目标分割问题.     

一种改进的模糊核聚类红外图像分割算法

针对模糊核聚类对红外图像分割存在的不足,提出了一种改进的模糊核聚类红外图像分割算法.首先在模糊核聚类的基础上引入了隶属度和空间约束关系,有效抑制了野点;然后定义了像素对类别的认同度指数和类别对像素的排斥性度量,并将之引入到隶属度函数中,判断像素的分类合理性,提高聚类的精度,更好地分割目标和背景区域,保护目标的完整性和精确性.实验结果表明,与传统的模糊聚类分割结果相比,该算法能准确完整地分割出目标,防止背景像素和野值点对目标区域的干扰,获得良好的分割效果.     

一种快速鲁棒的红外图像分割方法

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。     

一种基于形态学的红外目标分割方法

研究自然背景下红外图像中目标分割的问题，提出了一种基于形态学的红外目标分割方法．该方法先利用形态学滤波，对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除，接着根据提出的计算图像形态梯度的多尺度算法提取图像梯度，而后用改进的分水岭算法对图像进行分割，最后针对过分割问题提出了一种新的区域融合方法．实验结果表明，该算法能较好地解决红外图像中的目标分割问题．     

复杂背景下多源多目标图像的分形分割算法

综合利用红外图像灰度特征与可见光图像灰度以及分维数方差特征，提出了一种复杂背景下多目标分割算法。首先通过最大熵阈值分割出红外图像的潜在目标区域，记录其质心位置及形状大小并对应到可见光图像中。再提取可见光图像的分形维数，利用其方差特征增强目标奇异性，排除背景奇异区域干扰，并对记录的目标区域进行初判决，得到真实目标质心处的分维数方差。然后将分维数图划分为与已知目标大小接近的区域块，搜索并标记具有相近分维数方差的所有区域块。最后在所标记及其相邻的区域块中精确分割出全部目标。对大量实际图片进行的仿真实验证明，该分割算法可以有效地进行多目标分割，并较好地保留目标形状特征。     

一种基于红外对比度提升的高动态范围压缩技术

如何将红外探测器采集的高动态范围的数据压缩为低动态范围图像数据的同时,能尽可能地保留图像的信息,提高图像的对比度一直是一个技术难点。针对这一问题,本文提出了一种新的红外图像压缩方法。该方法引入了直方图信息,通过对直方图进行分割,区分背景区域像素和目标区域像素; 然后计算压缩映射模型; 最后结合分割后的直方图对图像的像素采用不同强度的对比度增强。本文算法利用直方图区分背景区域像素与目标区域像素,在增强图像对比度时,能有效抑制背景噪声。通过实验对比,结果表明,本文所提出的算法更能较好地突出图像的细节,增强图像对比度。