一种复杂背景下的目标分割算法

自动目标检测是图像精确制导技术的重要研究内容.针对地面复杂背景条件下目标难以检测的问题,提出一种结合灰度形态学滤波与直方图独立峰搜索的目标分割方法.首先,对复杂背景下的图像进行形态学滤波和增强,增强目标和背景的灰度对比度;然后利用文中提出的图像直方图独立峰搜索方法确定图像阈值,对图像进行分割.实验表明:文中方法是有效的,对复杂背景下的目标图像可取得较好的分割效果.     

红外系列图像运动小目标检测

红外系列图像运动小目标检测,基于形态学滤波抑制图像系列背景方法,在图像分割基础上,利用目标在帧间运动的连续性进行目标识别.即首先通过形态学滤波进行图像预处理,用自适应阈值方法分割出候选目标,再利用目标运动特征,采用邻域判决法最终检测出目标.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动小目标.     

一种新的舰船红外图像分割算法

舰船红外图像分割是红外成像制导反舰导弹目标跟踪的关键技术。为较好地分割出舰船目标,提出了一种新型的舰船目标图像分割算法。根据均值移动算法去除图像噪声,采用梯度增强、拉普拉斯变换、直方图迭代、形态学算法得到舰船及背景的二值化图像;采用投影技术和Hough算法得到舰船存在区域,分割舰船存在区域得到较准确的舰船图像。仿真结果表明此算法具有较好的分割效果。     

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。     

基于形态学和直方图分析的多源图像目标分割算法

提出了一种兼具形态学和直方图分析方法优势的多传感器图像目标分割算法。首先根据图像内在属性用指定直方图方法进行图像增强,利用图像区域直方图统计描述子特征进行目标区域检测;然后分别对红外图像应用形态学重构,对激光雷达图像应用局部阈值法进行目标轮廓估计,再将各传感器图像获得的兴趣区域进行交叉验证,排除背景干扰;应用动态边缘演化技术最终确定目标边缘。对复杂场景的多传感器图像测试表明,该算法较好地保留了目标的形状特征,是一种有效的多目标分割算法。     

基于特征点和区域生长的目标图像分割方法

成像探测的运动目标图像中背景复杂并且含有大量的噪声,针对传统的目标的检测和分割方法精确定位困难、且不能完整分割等问题,提出基于特征点和区域生长的运动目标图像分割方法。通过相邻帧图像的绝对值差分图像得到大概的运动区域,利用基于LK光流的角点检测方法提取差值图像中的特征点,采用非最大值抑制对特征点的优劣性进行评估,对好的特征点进行区域生长,最终达到运动目标的分割目的。仿真结果表明:该方法能够对复杂图像序列中的运动目标进行精确定位,得到较好的目标分割结果,并且计算量小,具有较高的鲁棒性。     

基于时空域融合的红外弱小目标检测新方法

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于时空域融合的检测方法。在空域上．通过灰度形态学Tophat变换抑制背景、增强目标;在时域上．对红外图像序列连续四帧进行沿时间轴一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对时空域融合的目标增强图像进行自适应阈值分割来提取弱小目标。实验结果表明。该方法能有效地检测运动红外弱小目标。     

基于数学形态学的snake模型图像分割

基于数学形态学的snake模型图像分割算法,先用数学形态学得到形态学图像的梯度,再对其进行二值化处理得到snake算法的初始轮廓,然后用Greedy algorithm进行图像分割.试验证明该方法可提高图像分割的运行效率,又可取得较好的图像分割质量.     

基于免疫计算的二次阈值图像分割

介绍了免疫计算的原理,并基于免疫计算和最优阈值方法,提出了图像分割的二次阈值方法.在方法中,首先对图像进行免疫阈值分割,求得空间目标的亚图像及目标的中心坐标,再对目标的粗定位区域进行免疫阈值的二次分割,最后较好的得到整个图像目标.     

一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法

目标检测与识别中常遇到目标与背景大小之比很小的小目标图像分割问题,此时现有的阈值分割方法几乎都失效.为此,提出了一种基于背景与目标的面积差和类内方差的小目标图像分割阈值选取方法.指出了目前图像阈值分割方法不能有效分割小目标图像这一缺陷,给出了基于背景与目标面积差和类内方差的一维直方图、二维直方图区域直分及更为有效的二维...