复杂场景中的红外目标图象分割算法

针对复杂场景中的红外目标图象，本文提出了一种基于自适应阈值面的目标图象快速分割算法。文中详细地介绍了算法的设计思想及其实验方法，并给出了实验结果，其实验结果与理论相符。     

一种复杂环境下目标图象的自动分割方法

本文提出一种用于实时图象跟踪的复杂环境下目标图象的自动分割方法,它可根据实际景物的变化适应性地交替使用基于景物复杂性分析的阈值分削和分层聚类分割两种工作方式,并尽可能抑制背景噪声的干扰。实验表明:本文所提方法的分割性能完全可与目前被认为是较为优越的几种实用分割方法相比,而在适应能力和可应用范围上它则明显优于后者,它的计算代价价通常也低于后者。     

一种新的红外目标图像分割算法

提出了一种新的红外图像分割算法,它首先选取最佳阈值范围内的一组边缘点作为种子像素,然后根据灰度相似性判决准则生长出目标区域而完成目标分割。实验结果表明,本文提出的算法可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标。     

过渡区和图象分割

过渡区是实际图象中介于目标和背景之间的特殊区域，本文介绍过渡区的特点和确定过渡区的方法。本文还提出了一种自动基于过渡区的新分割算法，并把该算法与常见的阈值选取算法进行了比较，分析和实验结果表明新算法运算简单并有较强的抗干扰能力。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然 后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

一种快速鲁棒的红外图像分割方法

介绍了一种快速鲁棒的红外图像分割方法,算法是为了满足工程化应用。首先采用Canny边缘检测算子提取图像的边缘像素;然后统计边缘像素灰度值得到红外行人图像的分割阈值,并利用自适应双阈值算法对图像进行初始分割;最后通过边缘扫描对初始分割的图像区域进行边界修正,得到边界更加精确的目标区域。实验结果表明,该方法能够较好地保留行人的边缘信息,减少了区域像素错误分割,且具有较强的实时性。     

复杂环境下的自适应红外目标分割算法

针对现有图像分割算法存在分割效果不佳及耗时长等缺点,提出了一种二维Otsu法红外目标阈值分割算法.根据局部邻域熵引入图像背景因子来对图像进行预分类,并采用最佳阈值与类内与类间方差的归一化处理对图像进行图像分类;最终通过约束阈值的搜索范围,来提高算法的准确性与稳定性.实验结果表明,该方法能够对不同类型的图像进行有效的图像分割同时保持较高的编码效率,与其他算法比较,该算法的图像分割效果及消耗时间具有一定的优势.     

复杂图象序列的自适应目标提取和跟踪方法

本文根据视知觉原理研究了提取和跟踪复杂图象中运动目标的计算模型和算法，分析和检验了改变模型有关参数对图象分割门限的影响。与某些常规算法不同的是，新方法综合考虑了目标一背景条件、视觉非线性、帧间相关性和差异性，目标提取作为一个完整瓣两步过程包括三个准则和一个快速寻优算法，目标跟踪使用二值模板匹配，给出了在可见光图象序列上的实验结果。     

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。     

坦克目标红外图像分割算法研究

图像分割技术在图像处理和计算机视觉中具有重要意义.首先介绍了一维Otsu方法和模糊阈值分割算法的基本原理.针对坦克红外图像目标--景间对比度较小,边缘模糊等特点,提出了一种结合图像空间相关信息的自适应模糊阈值分割算法.实验结果表明,该算法具有更好的分割效果和更强的鲁棒性.     

基于灰度和局部熵迭代的红外目标分割算法

图像阈值分割在图像分析和图像识别中具有重要的意义,给出了一种以改进的最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法,同时利用分割后目标和背景区域的灰度信息和局部熵信息,设计了一个判断是否得到正确分割的准则,通过迭代循环,完成对图像的自动分割.实验结果表明,本文算法自适应性强,可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标.     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

一种检测红外小目标的图像阈值分割算法

针对红外目标检测中经常遇到目标比背景小很多造成目标分割失败的问题,以及常用阈值选取方法仅依赖于图像直方图的概率信息而未直接考虑类内灰度分布的均匀性,提出一种基于目标与背景面积差和修正灰度熵的阈值分割算法.算法首先采用自适应中值滤波和均值滤波进行图像预处理,以减除噪声干扰.然后给出了修正灰度熵公式,该公式能很好地解决熵计算中出现的无定义问题,并利用目标与背景面积差较大的特点,构造得到最终的阈值选取公式.最后,在直方图上采用优化搜索策略,进一步降低算法的计算复杂度.实验结果表明,与Otsu法、最大熵法相比,该算法抗噪性能好,能有效实现红外小目标的分割,且运算时间至少减少了80％左右.     

红外图像中的阈值分割算法研究

阈值分割方法具有运萍速度快,易于实现等优点,在红外图像分割中得到广泛应用。本文对阈值分割算法的三种经典算法进行了研究,并在Marlab平台上进行了对三种算法仿真分析。     

一种新的边缘检测算法

本文提出了一种基于边缘马尔可夫随机场和波尔兹曼机的边缘检测算法,不仅考虑图象的灰度分布信息,而且利用局部的边缘元素结构。边缘检测过程主要包括两个步骤:(1)利用波尔兹曼机学习算法估计模型参数;(2)波尔兹曼机的迭代搜索算法。实验结果证实了算法的可行性。     

复杂背景条件下的红外运动小目标检测算法

在红外成像制导系统中,运动小目标易受到背景和噪声的严重干扰,从而导致较低的信噪比,给目标检测带来了难度.为此,我们首先使用基于Top-Hat变换的数学形态学滤波对红外数字图像进行背景抑制.进而对经过黑、白Top-Hat变换后的图像求取并集,然后,通过自适应门限分割得到小目标.试验结果表明该方法在信噪比接近2的时候仍能够得到较好的目标检测效果.     

一种基于灰度自适应红外图像边缘检测方法

针对天空背景下红外成像灰度特点,本文介绍了一种简单可行自适应边缘检测方法.首先对红外图像进行自适应灰度增强预处理,接着用自适应最优阈值分割得到原图的二值图像,最后依据形态腐蚀方法获取目标边缘,实验表明,该方法除噪能力强,定位精度高,具有连续的边缘检测能力.     

飞机的红外图像分割算法

本文针对飞机的红外图像的特点,提出了一种图像分割算法.首先采用整体与局部相结合的方法,在整体阈值的基础上,进行局部的适度调整,以达到最优阈值,使图像的分割在保持整体最优的基础上突出局部令人感兴趣的细节.然后利用数学形态学,针对目标内部的空洞区域进行填充.仿真结果表明,最后可以得到比较精确的分割图像.