红外目标图像感兴趣区域自动提取研究

基于感兴趣区域的图像压缩编码技术已成为图像编码领域的研究热点.由于图像不确定性以及目标自动识别的实时性要求,现阶段通过模拟人类视觉特性确定感兴趣区域算法不能满足需要.基于目标红外图像的特点,提出了一种逐步逼近二雏最大熵阈值递推搜索算法,综合运用二维最大熵阈值分割方法、顺序统计滤波、数学形态滤波等技术,实现了目标红外图像感兴趣区域的自动提取,经实验验证该方法不仅能满足一般的实时性要求,而且可靠、效率高,具有较高的实用价值.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

中值邻域二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割

鉴于邻域窗口影响二维阈值法的分割结果,提出了一种基于中值邻域二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法.首先利用中值滤波法构建中值邻城二维直方图;然后将最小交叉Tsallis熵运用在这种直方图上构建中值邻城二维最小交叉Tsallis熵分割法,由于中值滤波后的图像优于均值滤波后的图像,此法能获得更理想的阈值;最后将递...     

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。     

自适应双极性红外舰船目标分割算法

红外舰船目标分割是红外海面场景中舰船目标自动识别的关键技术之一,通过阈值方法分割舰船因具有诸多优点而被广泛应用.已有阈值算法假设己知舰船和目标的能量强度关系(一般假设舰船亮度高于背景),但实际中波红外探测器所采集的图像易受环境影响,导致成像后舰船目标呈现双极性,使得已有的阈值方法难以自适应的分割舰船目标.为解决双极性舰船目标的自适应分割问题,该文提出一种新的最大化2维熵分割算法.算法首先利用图像的多尺度局部方差-熵变化量和梯度方向方差两个指标构建2维直方图,然后使用粒子群优化算法寻找最大化2维熵的最优阈值来对图像进行粗分割,随后在粗分割的基础上进行迭代精分割获得准确的目标分割结果.实验结果表明,该文算法能够在舰船目标呈现双极性的情况下均获得较好的分割结果.     

基于混沌粒子群优化的倒数熵阈值选取方法

基于信息熵的方法是一类重要的阈值选取方法,但现有的最大熵方法存在无定义值问题。为此,提出了基于倒数熵的阈值选取方法。首先给出了倒数熵的定义及一维阈值选取方法,导出了基于二维直方图区域直分及区域斜分的倒数熵阈值选取算法公式;然后考虑到二维倒数熵分割运算量较大,提出利用混沌小生境粒子群算法来寻找最优阈值,避免了算法早熟,提高了搜索精度和算法效率。实验结果表明:二维倒数熵阈值选取的斜分方法在抗噪性和运算时间上优于直分方法;而与基于粒子群优化的二维最大熵方法相比,本文提出的基于混沌小生境粒子群优化的二维倒数熵斜分法在运行时间上降低了约40%,分割效果更佳。      

复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法

为了有效地分割出实际拍摄中的红外目标信号,提出了一种适用于复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法;该算法根据图像中信号的相关性,对图像的干扰信号的预处理,随后对所得的图像信号进行熵值的求取;接着根据目标与背景信号的分布特性,对所获得的目标信号与背景信号进行深入提纯处理,最终获得更为理想的红外目标信号。实验结果表明,该算法能够在不同背景下始终保持较好的红外目标分割效果,且具有耗时低、清晰度高的分割优势。     

基于2维最大熵最佳阈值算法的图像分割研究

为了提高图像分割的质量,采用2维最大熵最佳阈值方法,首先通过灰度区域确定该域像素的2维随机向量,在准则函数下求得到2维最大熵最佳阈值;接着通过递推优化对2维最大熵最佳阈值计算数据优化处理,减少重复性数据计算量;最后通过分割图像区域与原目标空间位置的互信息量最大准则,把误分割误差函数作为检测分割标准,给出了算法流程;并仿真出了不同算法的图像分割结果。结果表明,该算法得到图像分割的精度较高,没有背景与噪声的残留,保留了图像信息,执行速度快、分割效果视觉好、误分割误差最小。这对提升图像分割效率是有帮助的。     

一种快速红外图像分割方法

为准确地实现目标识别,提出了将二维最大熵图像分割方法应用于红外图像实行分割．利用图像的二维直方图,二维最大熵分割方法不仅考虑了象素的灰度信息,而且还充／矿利用了象素的空间领域信息,能取得较为理想的分割结果．然而该方法所需的巨大运算量限制了其实际应用．运用PSO算法代替穷尽搜索获得阈值向量,求解速度可提高300～400倍,提高了分割效率．通过对实际的红外图像分割表明,这种方法简单、有效．     

一种基于二维最大熵的SAR图像自适应阈值分割算法

MSTAR目标图像分割是研究SAR图像分割的重要内容,基于最大熵原理,利用二维直方图设计适应度函数,借助遗传算法实现自适应阈值选取,以确定每个像素点的归属,经实际图像测试,对于含噪SAR图像中目标、背景和阴影的分割具有很好的效果,抑噪功能强.     

基于信息熵和改进粒子群算法的医学图像分割方法研究

针对传统的医学图像分割算法存在组织边缘模糊、灰度不均匀和图像噪声高的问题,将信息熵和改进的粒子群算法相结合,提出了一种基于信息熵和改进的粒子群算法的医学图像分割方法,在确保信息熵最大的条件下,实现医学图像的最佳阈值分割.将信息熵最大化作为适应度函数,通过改进的粒子群算法优化获得最佳分割门限,实现医学图像的最佳阈值分割.选择不合噪声和含噪声的脑部图像为研究对象,通过直观分析、客观分析和分割速度分析发现,提出的新方法在很大程度上克服了传统医学图像分割算法存在的缺陷,分割速度和精度得到显著提升;与此同时,新的算法具有很强的鲁棒性和抗噪声能力.