基于补体免疫的模糊红外图像目标提取

模糊红外图像的本质是一类矩阵,这类矩阵混杂着待提取的目标元素和待处理的背景元素,其中每一个元素的像素数值十分接近,以像素数值大小作为提取标准的目标提取算法已无法满足需求.基于生物先天性免疫、适应性免疫与补体系统间相互作用的机理,提出了模糊红外图像的目标提取算法.对待提取元素进行希尔伯特变换,在泛函空间内对矩阵中每一个元...     

基于区域生长的前视红外图像分割方法

红外成像制导技术以其优越的性能成为当今精确制导技术发展的主流。红外图像的精确分割是实现目标识别的基础。针对地面目标前视红外图像的特点和成像制导技术中图像分割的目的,提出了一种基于区域生长的前视红外图像分割算法,它首先在全局阈值分割的基础上选择出种子点所在区域,并在区域中定义局部灰度信息统计准则和策略选取出种子点;然后以目标模板面积作为参考,通过对分割效果的判断自动调整生长阈值进行区域生长以得到分割图像。实验结果表明,本方法分割出的目标完整准确,分割结果对基于边缘特征的目标匹配识别非常有利。     

基于遗传算法和模糊熵的前视红外图像分割

提出了一种基于遗传算法的模糊红外图像分割方法．该方法将图像分为目标和背景，并分别建立相应的模糊隶属函数来描述图像各个灰度级属于目标和背景的模糊特性，进而给出图像模糊熵的描述．采用遗传算法对图像模糊熵的各个参数进行优化组合，根据最大模糊熵准则确定区分目标和背景的最佳门限．实验结果表明该方法效果良好，大大提高了计算速度。     

基于红外目标分割的图像融合方法研究

针对红外图像中目标图像灰度分布集中,微光图像灰度分布相对均匀的特点,提出了一种先提取红外图像中的热目标,然后以微光图像为背景进行图像融合的方法.实验结果表明,该方法在保留微光图像高空间分辨率和丰富纹理细节信息的同时,又突出了红外图像中的热目标.     

基于分水岭算法的红外图像分割方法

本文采用分水岭算法对红外图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及红外图像的特点,提出了分割区域边界平均灰度及其面积对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。本算法利用空中红外目标图像进行了实验,实验表明,本算法适用于红外目标图像,并且效果良好。     

基于图像分割的红外图像撞击时间估计方法

以往的被动测距方法主要集中在可见光领域,利用图像稳定的特征点进行观察,目前利用计算目标尺度变化率进行撞击时间估计,已经发展成为一种较成熟的方法。然而在红外领域,由于红外图像自身的特性其特征点难以提取,原有的特征点跟踪方法无法适用。文中论述了一种红外图像撞击时间估计方法,根据红外图像难以提取特征点而相对易于目标分割的特点,提出了先对国图像进行分割提取目标面积,然后根据图像序列目标面积变化率来进行撞击时间估计,并根据撞击时间系统特征对估计结果进行修正以进一步提高精度。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于模糊理论的红外图像滤波

利用图像的空间相关性,提出了一种基于模糊理论的图像智能滤波方法,此方法具有运算量小和便于图像实时等特点,同时避免了常用滤波方法的缺陷,实验表明,基于模糊理论的图像智能滤波方法比常规滤波方法运算量小,它既能去除奇异点,又能保持图像中目标的边缘不变性,具有很好的滤波效果。     

基于过渡区的红外目标图像分割与压缩研究

为了解决低带宽信道传输红外目标图像的问题,在改进的基于过渡区图像分割方法的基础上,将其应用到红外目标图像感兴趣区域的自动提取,最后探讨了基于状态位图提升SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)算法的感兴趣区图像压缩。在JPEG2000的基本框架下进行了具体实现,通过图像实验充分验证了该方法的有效性、实时性,具有重要的应用价值。     

基于模糊推理的电气设备红外图像分割

使用模糊理论处理电气设备红外图像分割的不确定性,提出了一种基于模糊推理的电气设备红外图像分割算法。首先分别利用电气设备红外图像故障区域的像素灰度、像素点与图像质心的马氏距离以及图像膨胀操作定义了强度特征、全局故障可能性特征和局部灰度特征;然后根据特征的模糊语言值制定了27条模糊规则,设计了一种模糊推理红外图像分割算法;最后,从主观和客观评价指标上将算法与传统Otsu算法和FCM算法进行了对比。实验表明,该算法的分割精度和误分割率比其他两种算法都有一定的改善,同时该算法能够滤除图像中具有高亮度的干扰区域,对具有小亮度差和小面积故障区域的红外图像有较好的分割效果。     

综合灰度形态学与模糊熵的红外图像区域分割

针对目标与背景有交叠的红外图像分割这一难题,首先对原始红外图像进行灰度形态学校正处理,然后利用模糊熵测度方法对校正后的红外图像进行分割,从而提出了一种综合利用灰度形态学与模糊熵的区域分割方法.与传统的阈值分割方法进行对比实验,结果表明,运用该方法得到的分割图像质量更好.     

基于红外图像帧关联的自动阈值分割方法

针对目前单帧图像阈值分割中分割易受突变影响、目 标背景分割不明显以及分割效果较差等问题,提出了一种基于红外图像帧关 联的自动阈值分割方法。该方法利用自动阈值分割法简单分割单帧图像,然 后根据图像帧关联信息对图像进行分组处理,再对每帧图像进行权重分配,最 终确定每帧图像的分割阈值,以提高分割的抗干扰性,改善分割效果。通过理 论分析和实验仿真验证了该算法的有效性和可行性,并将其与其他算法进行了 对比实验。实验结果表明,本文提出的分割算法的抗干扰性较强,能够将目标 图像从背景中清晰地分割出来,具有更好的分割效果和更强的应用性。     

基于全卷积神经网络和动态自适应区域生长法的红外图像目标分割方法

复杂背景下的红外图像往往由于噪声较多、背景区域重叠、目标与背景对比度较差等因素,在对目标区域分割时会造成过分割或欠分割。针对此现象,提出了一种将全卷积神经网络和动态自适应区域生长法相结合的红外分割算法。首先利用全卷积神经网络对目标区域在像素级别进行特征提取,通过神经网络强大的自学习能力获得目标区域的粗分割结果;然后根据粗分割结果,对其取外接最小面积矩形框,并根据矩形框位置在原始图像上确定目标区域,并以此矩形区域进行动态自适应区域生长,形成第二次分割结果。最后融合全卷积网络(FCN)的粗分割结果和区域生长分割结果,实现目标区域的最终分割和提取。仿真实验表明,该方法能有效利用FCN对红外图像复杂背景的消除能力,而区域生长法对分割细节的敏感也同时弥补了FCN分割精度的不足,取得了较好的分割效果。     

基于形态小波变换的红外图像目标检测方法

文中提出了一种基于形态小波变换的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标 检测算法。算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强的抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR) 为2 的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

一种改进的模糊熵红外图像分割方法

提出了一种改进的模糊熵图像分割算法,该算法定义了一种新的模糊隶属度函数,该模糊隶属度函数只包含一个参数,即所要寻找的最优分割阈值,采用简单的穷举法便可得到最优分割阈值。实验结果表明,此方法的分割效果与传统的模糊熵方法效果相当,但计算时间大大减少,使得分割更加快速。     

基于图像局部熵的红外图像分割方法

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.     

基于形态学的红外图像边缘增强

针对基本的形态学滤波的缺陷提出了一种新的基于形态学的红外图像边缘增强方法, 能有效地增强边缘并平滑噪声,明显地改善视觉效果。     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法.首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像.实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善.     

基于特征增强的模糊红外刑侦目标提取算法研究

本研究旨在解决红外图像刑侦场景中目标边缘模糊和轮廓不完整等问题。提出了一种基于特征增强的模糊刑侦目标提取方法。首先,设计模糊刑侦目标边缘提取网络模型(Blurry Criminal Investigation Target Edge Extraction Network Combined with Spatial Channel Attention, BCES-Net),并利用空间通道关注模块(Spatial and Channel Attention Module, STCAM)获取具有强语义信息的特征图像。接着通过建模提取来获取包含语义类别信息的边缘特征和模糊刑侦目标特征。在训练过程中,基于特定损失函数和多种特征融合技术,通过反复监督学习和训练校正,提高了边缘和模糊刑侦目标分割性能。在手部热痕迹数据集上,与DeeplabV3+、U-Net、HRNet、PSPNet等模型相比,BCES-Net模型在均交并比(mean Intersection over Union, mIoU)、平均精度均值(mean Average Precision, mAP)、准确率等评价指标上显著优越,mIo...