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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. 相似文献
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为了分割照度不均匀的图像,提出了一种基于最大模糊熵和免疫克隆选择算法的阈值分割方法.该方法利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围,寻找模糊参数的最优组合,确定区分目标和背景的最佳阈值,实现图像分割.为了验证该方法的有效性,对其进行了图像分割实验,并与遗传算法进行了比较.实验结果表明,该算法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于遗传算法,并能保留原始图像的主要特征. 相似文献
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基于量子最大熵多阈值算法的图像分割研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对图像分割中的问题,采取量子多阈值最大熵算法.首先确定图像信息最大熵的概率密度函数,求解出熵最大化验前密度;接着把图像用灰度值分成背景和物体两个区域,统计不同的灰度等级内像素的量子比特值,由所占的比例得出像素点的最佳分割阈值;最后给出了算法步骤.实验仿真给出了不同算法的图像分割结果,本文算法对噪声的抑制能力较强,得到较高精度的图像,并且保留了边缘的重要信息. 相似文献
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基于二维最大熵和顺序滤波的红外图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于最大熵和粒子群优化的红外图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
最大模糊熵是一种有效的图像分割方法,该方法的一个关键问题是确定模糊隶属度函数的最优参数组合,从而使得图像变换到模糊域后的模糊熵最大.但是直接采用穷举法来寻找最优参数组合的计算量是很大的,甚至是不可能的.因此,提出了采用一种新的优化方法,即粒子群算法来寻找最优参数组合.在参数搜索空间中,随机初始化一群粒子,通过粒子之间的相互协作来寻找最优解.所提出的方法用于分割红外图像的结果表明,花费很小的计算代价就可以获得理想的分割结果. 相似文献
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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。 相似文献
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基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割 总被引:11,自引:0,他引:11
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. 相似文献
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基于图像局部熵的红外图像分割方法 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了图像局部熵的性质,提出了一种基于图像局部熵的红外图像分割方法.该方法首先进行中值滤波消除图像脉冲噪声,然后计算图像局部熵进行阈值选择提取目标边缘,最后进行边缘连接分割出目标区域.对不同红外图像进行的仿真试验表明了该方法的有效性. 相似文献
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传统红外与可见光图像融合算法中易出现目标提取不够充分、细节丢失等问题,导致融合效果不理想,从而无法应用于目标检测、跟踪或识别等领域。因此,该文提出一种基于蚁狮优化算法(ALO)改进的最大香农(Shannon)熵分割法结合引导滤波的红外与可见光图像融合方法。首先,使用蚁狮最大熵分割法(ALO-MES)对红外图像进行目标提取,然后,对红外和可见光图像使用非下采样剪切波变换(NSST),并对获得的低频和高频分量进行引导滤波。由提取的目标图像与增强后的红外和可见光低频分量通过低频融合规则得到低频融合系数,增强后的高频分量通过双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)得到高频融合系数,最后经NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提算法能够得到目标明确、背景信息清晰的融合图像。
相似文献15.
本文提出了一种基于三维最大类间方差的图像分割算法.该方法不仅利用了图像像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的灰度相关信息,构造出三维观测空间,根据各信息间的竞争性、冗余性和互补性,进行有效的融合,得到比(一维)最大类间方差法更真实、准确的处理效果.理论分析和实验表明,对于低对比度、低信噪比的目标,该方法具有良好的分割性能.在该算法的基础上,又提出了一种快速递推三维最大类间方差法,减少了计算量,节约存储空间,具有较强的实用价值. 相似文献