基于红外图像的海上船舶分割算法研究

根据海面红外图像的特点,提出了一种基于红外图像的海上船舶分割算法。采用均值移动算法和霍夫变换检测海天线,以海天线为基准确定船舶出现的区域,采用区域分割算法分割船舶目标,根据区域生长法得到不同的目标区域,最后根据实验验证的本算法的有效性。     

一种新的前视红外图像分割方法

为实现复杂背景下的前视红外图像分割,针对图像特点,综合利用背景抑制、互信息及数学形态学的方法和理论,提出了一种新的图像分割方法.首先,采用中值滤波对图像进行背景抑制;然后,将图像配准的方法用于图像分割,利用互信息量确定最佳分割阈值;最后,对得到的二值图像进行形态学变换,得到精确的目标分割区域.实验结果表明,该方法能有效分割出复杂背景下的目标区域,有利于下一步的目标识别与跟踪.     

一种基于数学形态学的红外图像分割方法

针对红外图像信噪比低,一般阈值法难以分割的特点,提出了一种基于数学形态学的红外图像分割方法。首先利用形态学估计出红外图像的背景图像,其次用原始图像减去估计的背景图像得到差值图像,并对差值图像进行增强,再利用阈值法分割得到二值图像,最后应用形态学的开运算消除高频噪声,得到待检测的图像。并与著名的Ostu法、迭代法、P-参数法进行了详细的比较。结果表明:该分割算法是一种实用有效的图像分割方法。     

基于模糊熵的红外图像分割方法

针对红外图像具有的不确定性往往是模糊的且不是随机的特点,提出了一种基于图像的模糊性和最大熵理论的分割方法,给出了基于模糊熵的阈值选取算法。该方法不依赖于图像的直方图,也不需要直方图分布的假设。用该方法对坦克的红外图像进行了分割,与侧抑制方法的比较表明,该方法提高了运算速度。对不同红外目标大小和信噪比的图像均产生很好的分割效果,且受目标大小的影响小,具有较好的鲁棒性,可用于小目标的分割。     

海天背景下红外舰船目标实时跟踪算法研究

针对海天背景下的红外舰船图像对比度低、船载摄像机上下抖动剧烈的特点,文中提出了均值移位(mean-shift)和海天线检测相结合的红外目标实时跟踪算法.首先通过水平投影方法提取每帧图像的海天线,然后由相邻帧海天线的高度差设定每帧图像跟踪起始点,将目标的灰度和梯度信息进行加权来描述目标特征,利用mean-shift算法进行目标跟踪.实验结果表明,文中算法能够准确跟踪上下运动剧烈的红外舰船目标,跟踪速度达到12 fps.     

一种基于图像特征的红外与可见光图像融合算法

首先分析了红外与可见光图像的特征,在此基础上提出了一种基于图像特征的图像融合算法,充分利用红外波段和可见光波段图像特征的互补性,达到便于观察的目的,仿真结果表明该方法能取得比较好的融合效果。     

成像型红外干扰物布放面积计算模型

为有效测量成像型红外干扰物的布放面积,建立了成像型红外干扰物布放面积测试模型。该模型可以根据实际情况,选择不同的目标分割方法,提高图像分割和目标面积计算方法的自适应性。最后通过实验验证了图像分割方法和面积测量的有效性和准确性。     

一种自适应图像分割算法

采用超限性均值滤波和中值滤波的方法对含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行了滤波处理,同时将基于整体的最大熵值分割法与基于局部的均值阀值分割算法相结合,在保证分割图像整体性的同时,提高了分割图像的层次性,保留了图像的细节．仿真结果表明,分割结果能够提高分割图像的质量．     

飞机目标红外图像序列双阈值分割方法

针对飞机目标红外图像序列,提出了一种新型双阈值分割方法.它依据实测飞机目标红外图像序列的统计特性,以及目标在上一帧图像中所占比例,确定当前帧图像中两个阈值的取值范围;再利用最大熵准则和遗传算法搜索最佳双阈值.仿真结果表明,这种方法能够实时地分割出飞机目标和作为目标特征点的尾喷管,可用于工作在成像目标跟踪阶段的红外成像制导、红外型自动目标识别(ATR)系统.     

一种基于小波变换的电视图像分割方法

研究了一种基于B样条小波变换的自动阈值分割算法.提出基于灰度统计特性的直方图移动平均法,从而有效地消除噪声对图像的影响,使图像直方图更加光滑.运用B样条小波变换快速算法,大大减少了计算量.基于小波变换多分辨分析的策略,提出一种多尺度小波变换分割方法,进一步提高了分割精度.通过对算法仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性.     

基于海天线的舰船姿态算法

为提高船舶姿态测量的精度,提出一种基于海天线进行姿态测量的新方法。依据海洋环境的特殊性,在 确定海天线区域的基础上,对图像的处理、目标的提取进行分析,构建测姿算法模型,获取海基平台的水平姿态, 利用海天线信息解算出船舶姿态,并进行实船测量及效果分析。仿真结果表明：该算法可以有效地解算出船体的姿 态信息,精度较高。     

基于OpenGL的舰船目标红外图像生成

文中基于OpenGL对舰船目标进行红外热像模拟，根据红外物理和传热学知识。综合考虑面元之间辐射、传导、对流以及面元与周围大气、海面、太阳之间的辐射、对流，建立较为完善的舰船目标红外物理模型，计算出舰船各部分的温度分布及辐射亮度分布。根据辐射亮度量化为灰度信息，经过建模、视点变换、环境设置等一系列处理并渲染输出红外图像，并利用双缓存技术实现动态红外图像的生成。     

马尔可夫随机场中应用蚁群系统的红外图像分割

利用蚁群系统(ACS)的信息正反馈和启发式的搜索特点,针对马尔可夫随机场(MRF)图像模型的局部相关特性和最大后验概率(MAP)估计 ,可以在较短时间内得到图像分割目标函数的全局最优解,从而可以避免传统模拟退火算法的庞大时间复杂度.通过对军用红外图像的分割实验,可以看出这种算法能够在抗噪声、保留目标边缘和降低时间复杂度方面得到较满意的结果.     

均值平移在图像分割中的应用

提出了一种基于统计学理论的图像分割方法.使用核函数的方法对数字图像进行非参数聚类分析.首先随机选择图像集合中一定数量的点,进而应用均值平移过程对这些数据点进行聚类,最后根据一定的准则合并性质相同的区域从而实现图像分割.试验结果表明该方法能够得到较好的图像分割效果.     

水下小目标声呐图像分割算法研究

为取得较好的水下声呐图像分割效果,提出了一种简单易操作的声呐图像分割算法。该方法根据水下声呐目标图像包含目标和阴影的特点,分别分割出目标和阴影图像;对两幅分割后的图像预处理后得到包含目标和假目标的图像,综合阴影和目标处理后图像去除假目标,得到真实的目标图像。根据真实图像验证了此算法的有效性。     

基于最小能量的图像分割算法

文中对图像分割进行了研究,将图像分割过程看成一获取信息的过程,通过最大化此信息量,导出一分割图像的能量泛函,最小化能量泛函即可得到分割结果。在最小化能量函数时,运用最陡梯度下降法导出一曲线进化方程,并用水平集方法来表示此曲线,利用快速水平集方法来进行数值求解。最后的仿真结果表明该算法很有效。     

一种基于小波变换的可见光与红外图像融合算法研究

为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础.     

一种有效的SAR图像水陆分割方法

针对合成孔径雷达（SAR）图像中的水陆分割,提出了一种基于小波能量的自适应水域分割方法．算法首先以小波能量为特征,采用快速模糊聚类算法（FCM）将图像粗分割为3类,结合原图信息从中判断并选择水域区域,然后计算水域区域对应于原图的平均梯度,以此作为特征,自适应地确定梯度阈值,从而实现水域的细分割．实验结果表明：基于小波能量的自适应水域分割方法分割水域结果准确、适用性好．     

前视红外图像中海岸线与海天线的通用检测方法研究

海岸线与海天线检测作为前视红外成像型反舰导弹末制导技术中的关键技术,通常会受到岛岸、云层、亮带、条状波浪等多种因素干扰。为解决这一问题,提出了一种海岸线与海天线的通用检测方法。对原始图像构建积分图像,采用箱式滤波器来增强海岸线与海天线的边缘特征;逐行滑动统计矩形区域内像素的梯度显著性来确定海岸线与海天线潜在区域,通过潜在区域内逐列寻找显著性最大值点,并对所有的最大值点进行多项式迭代拟合,获得海岸线与海天线的准确位置;基于实际采集的前视红外海面场景图像对该方法进行了验证和分析。结果表明,通用检测方法能够克服岛岸、云层、亮带、条状波浪等复杂背景的干扰,实现海岸线与海天线的检测,场景适应性强,实时性好。     

基于ICT 的引信图像分割算法

针对传统图像分割方法在引信图像分割上的不足,提出一种能够兼顾类内方差和类间方差的改进二维Otsu算法。介绍二维Otsu算法,分析比较原系统分割算法与自适应二维Otsu图像分割算法的优劣。实验结果表明:改进二维Otsu算法既能保证目标和背景的最大离散度,又能使目标和背景的内聚性最好,分割效果明显优于传统方法。