强阳光反射背景下红外舰船目标自适应分割

针对海面有强阳光反射背景下现有红外舰船目标分割算法效果较差,提出了一种有效的红外舰船目标分割方法。利用均值漂移方法的不连续保持性滤波特性,抑制海面小面积强杂波干扰,同时又不损失舰船目标信息。对滤波后图像做行垂直方向梯度均值投影,获取舰船目标感兴趣区域。最后运用改进的行列均值自适应阈值分割算法,结合使用红外舰船目标的几何特征量达到自动分割的目的。     

采用边界评价的红外视频运动目标时空域分割方法

为了在红外视频中准确分割运动目标,提出了一种基于边界评价的红外运动目标时空域分割的新方法。首先,利用运动目标在时域差分图像中的空洞效应,提取出最有意义运动目标种子点。重点是运动目标的空间分割,利用种子区域整体与局部的关系,在提取出的种子上进行区域生长,可以得到不同生长阈值下的运动目标分割掩膜。为确定最佳生长阈值,提出了一种无需先验知识的红外目标分割掩膜边界评价准则,并采用分割-评价-再分割-再评价的循环迭代模式,利用由粗到精的搜索方法,找出最佳的生长阈值,同时得到最佳的运动目标分割掩膜。实验证明,所提出的方法能在红外视频中准确分割出运动目标区域,效果良好,性能鲁棒。     

一种低能见度下红外机场区域识别新方法

针对低能见度下红外图像背景复杂、目标对比度低的特点,提出了一种新的基于感兴趣区提取和区域生长的红外机场区域识别方法。首先,采用自适应Wiener滤波对图像进行预处理,以削弱图像的背景杂波并增强机场区域的信噪比;然后,利用机场区域和背景的灰度分布特性的差异,在图像预处理的基础上采用自适应双阈值分割和自适应局部极差阈值分割相融合的方法实现机场区域的初步分割;其次,利用机场区域的形状约束和长宽比特征,采用形态学处理和连通域标记实现感兴趣区域的提取;最后利用有限约束的区域生长实现机场区域的识别。该方法结合了感兴趣区域提取和区域生长的优势,能够以较少的计算代价实现机场区域较完整的识别。实验表明,该方法能够有效检测识别机场区域。      

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。     

红外目标图像感兴趣区域自动提取研究

基于感兴趣区域的图像压缩编码技术已成为图像编码领域的研究热点.由于图像不确定性以及目标自动识别的实时性要求,现阶段通过模拟人类视觉特性确定感兴趣区域算法不能满足需要.基于目标红外图像的特点,提出了一种逐步逼近二雏最大熵阈值递推搜索算法,综合运用二维最大熵阈值分割方法、顺序统计滤波、数学形态滤波等技术,实现了目标红外图像感兴趣区域的自动提取,经实验验证该方法不仅能满足一般的实时性要求,而且可靠、效率高,具有较高的实用价值.     

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.     

基于频域显著性分析的红外小目标检测算法

针对复杂背景下的红外小目标检测问题,提出一种基于频域显著性分析的小目标检测算法。算法利用红外图像中目标在频域内相较于背景更加显著的特点,通过频域显著性计算得到红外图像的显著图,消除部分背景杂波干扰,然后通过自适应阈值分割显著图,提取出感兴趣区域,进一步在感兴趣区域中计算多尺度窗口的显著度,从而完成小目标的检测。从理论上分析了算法的有效性,并利用典型的红外图像进行了实验,实验结果表明,所提算法能够很好地完成低信噪比条件下的红外小目标检测。与其他方法相比,在保证目标检测准确率的前提下,所提算法简单有效、复杂度低、计算效率高,满足实时性要求。     

一种改进的CLIQUE高维子空间聚类算法

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。     

一种基于区域显著性的红外图像目标分割方法

提出了一种基于区域显著性的红外图像目标分割方法,即首先在方差空间中提取显著性区域,然后根据图像复杂度对显著性区域进行筛选,最后采用阈值分割方法分割显著性区域,获取目标.算法具有较强的适用性和工程实用性.     

基于距离灰度补偿的改进最大熵红外图像分割

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.     

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。     

基于混沌蚁群算法的快速红外图像分割

提出了一种基于混沌蚁群算法优化二维模糊划分最大熵的红外图像分割方法。二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,并且兼顾图像自身的模糊性,能取得很好的分割效果,然而最大熵的最优参量组合却很难快速准确地获得。本文将混沌蚁群优化算法应用到二维模糊划分最大熵分割方法当中,充分利用混沌蚁群算法快速寻找最优解的特点,来搜索二维模糊划分最大熵的最优参量组合。实验仿真结果表明,该方法比传统的图像分割方法有更好地分割效果,有效抑制了图像噪声对目标区域分割的干扰。     

基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法

传统红外热像存在对比度低、边缘模糊等不足而使目标区域分割困难,红外偏振热像能够凸显边缘和轮廓特征,因此在环境监测、军事侦察、工业无损检测等领域得到广泛的应用,但如何进行红外偏振热像分割目前研究较少。为此,本文提出了一种基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法。首先通过Tsallis阈值对偏振方位角热像进行初分割,然后以最小化初分割热像交集与并集误差率优化Tsallis指数,再利用指数优化后的Tsallis阈值对偏振方位角热像进行优化分割并通过连通域检测去除误分割得到二次分割图,最后以二次分割图交集区域为种子区域、并集区域为边界,通过区域生长法得到最终分割热像。实验结果显示,本文算法相对最小Tsallis交叉熵法、Otsu法和模糊聚类法错分区域小,在主观视觉效果和区域间对比度、形状测度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标。     

红外图像目标识别的预处理技术研究

红外图像目标识别系统,由图像预处理、特征提取及模式分类组成,红外图像目标识别的图像预处理包括滤波降噪、图像增强、图像分割等。滤波降噪有邻域平均、中值等滤波方法,图像增强可通过微分、Butterworth高通滤波和形态学高低帽变换完成,图像分割采用阈值分割技术和形态学方法实现。综合比较各种处理方法,采用中值滤波进行降噪、高低帽变换进行图像增强、阈值分割与形态学处理结合进行图像分割,较好地实现了红外图像目标识别的预处理。     

基于能量梯度场映射关系的红外图像分割方法

为了解决红外图像在图像配准中对比度低、背景复杂、红外目标受噪声干扰严重、传统分割方法易产生过分割或欠分割的问题,提出了一种基于改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)和形态学方法的红外图像分割算法。首先根据图像能量分布情况提取纹理图像,将纹理图像通过PCNN进行分割,PCNN的链接强度根据区域能量在梯度场的变化自适应设定;由于PCNN的点火位置集中于红外目标部分,通过点火映射图可以得到连贯清晰的红外目标轮廓;再通过形态学方法滤除背景干扰。结果表明,该方法能够精确分割红外图像,分割结果优于传统方法。     

一种基于形态学的红外目标分割方法

研究自然背景下红外图像中目标分割的问题,提出了一种基于形态学的红外目标分割方法．该方法先利用形态学滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着根据提出的计算图像形态梯度的多尺度算法提取图像梯度,而后用改进的分水岭算法对图像进行分割,最后针对过分割问题提出了一种新的区域融合方法．实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像中的目标分割问题．     

基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

基于直方图极大值准则可变参数图像阈值分割方法

提出了一种基于直方图极大值准更则图像阈值分割方法，通过调节参数可对多类图像进行分割。阉值分割是实时图像处理首选的分割算法。本文通过一维灰度直方图确定极大值，从而获得图像中多个目标区域和背景区域阉值，分割出多个区域，将每个区域赋为不同的灰度级，根据具体所要分割的目标再进行分割。实验证明该方法分割效果较好，分割速度快，实时性较好。     

消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法研究

提出了一种基于改进OSTU法和区域生长相结合的消防水炮射流轨迹图像的分割与识别算法。首先对OSTU法进行改进,快速确定射流轨迹差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到可能的目标区域。对消防水炮喷射水流的形态特征进行了研究和分析,并以此为判据对可疑目标区域进行判断,最后识别出真正的射流轨迹。实验结果表明:该算法在不同光照条件、背景情况下,基本可以摒除干扰物,准确识别目标,且处理速度较快。