一种用于红外图像分割的改进型Otsu方法

概述了红外图像处理系统对图像预处理的要求,并针对传统图像分割算法中容易出现的目标错分问题,提出了一种基于灰度梯度映射函数的Otsu法。该方法克服了传统的基于灰度直方图的Otsu法不能利用图像局部信息和边界信息的缺点,通过将像素点的梯度信息与灰度信息相结合,较好地从背景中分离出了目标。仿真结果表明,该算法达到了预期的技术指标,很好地实现了红外图像预处理的功能。     

一种基于双阈值红外图像增强新算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于双阈值的红外图像增强算法.首先利用第一类灰度阈值,将图像分割成感兴趣的目标区及背景区两部分;然后根据各区域的特点,提取两部分局部直方图,并根据第二类阈值对各部分使用不同的算法进行修正,最后基于各自修正的局部直方图,在两部分灰度空间范围内进行直方图均衡化.实验表明,该算法克服了直方图均衡化对背景和噪声增强过度的问题以及基于直方图单一阈值的增强算法不具有普适性等缺点.实验证明,该算法对红外图像增强后,图像对比度和信噪比都大幅提高,具有较强的实用价值.     

基于红外图像识别的电气设备故障诊断

红外图像在故障诊断方面有着广泛的应用,但所采集的图像往往存在边缘模糊,细节丢失等问题,很难准确获取故障点信息。针对该问题本文提出了一种图像增强的综合算法,首先应用大津法将电气设备作为目标区从背景图像中分割出来,再用改进后的直方图均衡法对目标区增强,最后与细节图像叠加,该算法使故障信息在红外图像中得到了有效识别。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于截距直方图和Otsu融合的弱光图像分割

直线截距直方图Otsu法具有良好的分割性能,但在处理图像的偏暗部分时通常只能将其划分为背景,使得图像大量的细节信息丢失.在分析直线截距直方图算法本质的基础上,提出了一种基于方向模糊导数的Otsu法来对图像的弱光部分进行分割.为了增强算法的普适性,将分割的结果与Otsu算法分割结果进行融合.首先,通过使用方向模糊导数的值来替代像素的邻域均值以更好地分割出图像弱光部分的细节信息并抑制噪声,然后将分割结果与Otsu法分割的结果融合,以得到更精确的阈值分割结果.实验结果表明,与其他多种分割算法相比,本文算法可以更精确地分割图像弱光部分,提供更好的降噪效果.     

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.     

基于形态学与二维Otsu相结合的红外图像分割方法

Otsu法是常用的基于阈值的图像分割方法之一,二维Otsu法利用图像的像素灰度值分布及邻域像素的平均灰度分布构成的二维直方图对图像进行阈值分割。由于红外图像具有低对比度、低信噪比、边缘模糊的特点,仅采用二维Otsu对其进行分割,由于噪声的影响,分割后的图像会有边缘信息不清晰以及误分割的问题。针对这个问题,本文提出的形态学与二维Otsu相结合的红外图像分割方法。实验证明,利用形态学可以保留图像基本形状,弥补分割图像细节,并使图像的轮廓更光滑的特点,达到较好的红外图像分割效果。     

一维对象复杂度的灰度图像分割算法

从图像复杂度的角度,提出一种一维对象复杂度的灰度图像分割算法。用阈值将灰度图像分为背景与目标2类,统计其对应直方图与总像素个数,并计算对象复杂度;依据图像复杂度分割准则算法公式,遍历每一灰度级对应的图像复杂度值,选取图像复杂度值最小对应的灰度值为最佳分割阈值。仿真实验结果表明,与经典Otsu算法、信息最大熵算法和最小交叉熵算法相比,本文算法速度快,稳定性和效率最好,是一种通用有效的图像分割算法。     

基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法

针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。     

一种改进的Otsu图像阈值分割算法

Otsu法是图像阈值化分割法中的经典算法之一,在图像处理中有广泛的应用。本文针对红外吊舱图像的特点,在对Otsu法进行分析的基础上,提出了一种改进的Otsu图像阈值分割算法。首先,采用整幅图像的平均灰度值作为初始阈值对图像进行分割;然后,推导出了Otsu法四个参数的递推公式;最后,在缩小的灰度级范围内用递推的Otsu法来计算最终的分割阈值T。实验仿真结果表明,改进的Otsu算法在图像分割效果方面和时间效率方面明显优于Otsu法。     

一种改进的2维Otsu红外图像分割法研究

为了在2维直方图上用Otsu方法更好地分割红外图像、提高抗噪能力,提出了一种改进的方法。首先分析在2维灰度-邻域均值直方图上的分割存在不准确性,采用2维灰度-梯度直方图,且改进对邻域均值的求取算法;然后对Otsu法的阈值函数进行研究,引入类内的分离信息改进阈值函数,并简化该阈值函数以降低运算复杂度,通过实验给出了相应的实验对比。结果表明,改进的方法能更好地分割目标,运行时间较少、抗噪性更强。     

基于双平台直方图的红外图像增强算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于双平台的直方图均衡算法。在对统计直方图设置两个不同的平台阈值的基础上,对修改后的直方图进行均衡化处理,然后对得到的图像进行灰度间距上的均衡化处理。算法中的上限平台阈值对背景和噪声进行了适当抑制,下限平台阈值对小目标和细节进行了适当放大,从而克服了一般直方图均衡化在对红外图像增强时的缺点。相对单平台直方图的均衡算法,能够增强图像整体效果,同时较好地保持了图像细节。     

基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。     

基于超声测井图像的动态直方图均衡算法研究

超声测井图像低亮度低对比度区域的图像,采用常规直方图均衡算法进行图像增强无法很好的突出局部细节。为了解决这个问题,提出一种动态直方图均衡的图像算法对测井图像进行增强的算法。该算法的直方图是根据被均衡图像数据所在井段位置上下一个局部范围内进行统计,从而保证对每个深度的图像都尽可能均衡到最佳。实验结果证明,该算法较常规直方图均衡算法能更好的局部增强实际测井图像,对测井资料的处理具有很重要实际意义。     

一种自适应红外舰船图像增强算法

复杂环境下海面舰船红外图像信噪比和对比度低、边缘模糊,目前仍没有一种处理效果好且实时性强的图像增强算法。提出一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法。首先,分析典型海面舰船红外图像及其直方图的特性;在此基础上,提出一种自适应确定目标/背景粗略阈值的方法;最后将灰度大于该阈值的直方图最大值作为平台值,通过平台直方图均衡化算法自适应地完成海面舰船红外图像的图像增强。实验结果表明,该算法不但有效地增强了图像的对比度、抑制了背景,而且具有较快的运算速度。     

一种自适应红外图像增强新算法

针对红外图像经直方图均衡后因部分灰度级被合并而导致细节丢失的问题,提出了一种新的红外图像增强算法——双阈值区分增强算法.该算法首先在原始图像直方图中剔除截断阈值以下的冗余灰度级,接着根据重建直方图的包络确定分界阈值用以区分背景和目标,最后对背景进行直方图均衡处理,对目标进行局部对比度增强及线性灰度变换处理.算法定义了一个自适应参数来适当地抑制背景和噪声,并放大目标细节.相对于传统的直方图均衡算法,所提算法能在增强整体对比度的同时保留图像细节,并且计算量小、实时性好.     

基于双直方图均衡算法的红外图像增强

为了抑制全局直方图均衡产生的灰度饱和和局部细节丢失的情况,提出了一种双直方图均衡算法。首先对图像的背景和前景进行分割,提出基于直方图的局部最小值和修正的K-Means聚类算法来确定图像的理想分割阈值,然后再对分割的子图分别作全局直方图均衡（Global Histogram Equalization,GHE）。对该算法进行了实验验证,结果表明,相较于GHE算法,经该算法增强后的图像峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）提高约16.425%,结构相似度（Structural Similarity Index,SSIM）提高约14.85%。同时通过主观分析,基于直方图局部最小值和修正的K-Means聚类算法的图像分割进行双直方图均衡可以有效抑制GHE算法产生的灰度饱和和细节丢失现象。     

采用局部动态阈值的图像分割算法

针对图像全局Otsu分割算法和传统的局部闻值分割算法在复杂背景图像分割中的不足,提出了一种采用局部动态阈值的图像分割算法.首先通过分析图像直方图类型对图像进行划分,并使用Otsu算法确定各个子图像的阈值.然后对阈值矩阵进行平滑和插值处理,使之成为和原图像像素数目相等的新阈值矩阵.最终利用此阈值矩阵完成图像分割.实验结果...     

基于场景复杂度计算的红外图像平台直方图均衡

直方图均衡类算法由于缺乏限制项,增强后的红外图像易出现灰度级合并和过增强,视觉效果不佳。为解决上述问题,提出基于场景复杂度限制型的平台直方图均衡算法。该算法首先提出对图像场景复杂度进行估计,并将Harris角点数量作为图像复杂度评价依据。然后建立类似sigmoid函数的图像复杂度评价函数,将场景复杂度标准化。最后综合考虑图像复杂度和防止原图均值漂移,依据平台直方图均衡原理获取全局变换函数,重建红外图像。实验结果表明：该方法可有效地依据不同场景实现红外图像增强,不出现过增强和噪声放大。客观评价指标表明,该方法在保持图像均值亮度和图像信息熵方面表现优异。