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一种基于形态学的红外目标分割方法 总被引:16,自引:6,他引:10
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. 相似文献
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基于分形的改进Otsu红外图像分割算法 总被引:4,自引:1,他引:4
提出了一种基于分形的改进Otsu红外图像分割算法.针对Otsu算法在目标的相对面积较小时背景信息容易误分问题,以及递归Otsu算法递归终止条件不易确定问题,将分形算法与Otsu算法结合起来,用于分割红外目标.首先计算红外图像的分形维特征,根据分形维特征去除大部分背景信息,然后在潜在目标区域采用Otsu算法进行分割.仿真结果表明,该算法性能优于Otsu算法及递归Otsu算法. 相似文献
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针对智能监控系统中多个运动目标进行图像分割这一问题,该文提出一种自适应分裂与合并的多运动目标聚类分割算法。该算法首先利用视频图像的时域信息,通过样本方差进行背景建模,分割出包含多个运动目标的前景图像。然后定义了像素点的空间连通率,并设计一种利用中垂线分割法,对初始聚类进行自适应分裂与合并。在无需事先设定聚类分割数目的条件下,自组织迭代聚类算法能完成多运动目标的分割。实验结果证明该算法对多运动目标分割效果好,分割结果与人眼视觉的判断一致。利用空间连通信息使得算法迭代收敛速度快,具有良好的实时性。 相似文献
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基于加速阻尼Richardson-Lucy算法的湍流退化图像盲复原方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于加速阻尼Richardson-Lucy(ADRL)算法的湍流退化图像盲复原方法,称为ADRL-IBD方法。在阻尼Richardson-Lucy算法的基础上,引入二阶矢量外推加速技术对其进行加速,形成ADRL算法,并将该算法应用到迭代盲目反卷积(IBD)算法中。使用长曝光大气湍流光学传递函数的物理模型或根据观测图像来获取初始的点扩展函数(PSF),利用阈值分割技术获取图像目标的可靠支持域,在每一次迭代中,对图像施加支持域约束。模拟图像和实际湍流退化图像复原结果表明,基于Richardson-Lucy算法的IBD算法要优于基于Wiener滤波的IBD算法,并且ADRL-IBD算法具有较强的抗噪性,与RL-IBD算法相比,收敛速度更快,复原结果更好。 相似文献
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针对背景复杂的电力设备红外图像分割问题,提出一种新的分割方法。该方法运用线性谱聚类算法(LSC)对图像做超像素分割,将颜色、距离相似的像素聚类至同一个中心;利用在全局图像基础上计算所得的Otsu阈值对各超像素块做背景预标记,并利用最大相似度区域合并算法(MSRM)对超像素块进行合并,在得到目标设备的同时,有效降低了过分割和欠分割率;最后运用数学形态学算法对图像做后处理,在保证设备特征的前提下提高目标设备分割精度。实验表明,在复杂背景下与其他算法相比,该方法可得到更为准确、完整的目标设备。 相似文献
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现有的图像分割算法存在着耗时量大,分割效果不佳等问题,不适用与红外系统领域的应用。针对上述问题,根据灰度级-梯度二维直方图的目标分割优势,通过与蚁群算法相结合,提出了一种结合蚁群算法与二维直方图的红外图像分割算法。通过在传统的灰度-梯度二维直方图进行引入边缘与噪声区域的相关量;通过将图像窗口化,并根据最佳分割阈值对蚁群的启发函数以及信息素更新进行重新定义,来实现红外目标的快速提取。实验结果表明,该算法分割后的红外目标边缘清晰,抗干扰能力较强,且运算速度也得到了有效提高。 相似文献
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基于免疫克隆选择算法的图像分割 总被引:10,自引:0,他引:10
图像分割是图像处理领域中不可缺少的一个分支。该文基于阈值分割方法,将免疫克隆选择优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法。详细叙述了算法机理,并对算法复杂度进行了理论分析以及实验数据比较。在仿真实验中,将遗传算法和免疫克隆选择算法分别独立运行10次,对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将函数评价次数作为算法复杂度的评价指标。该文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且在同样的种群规模下能够以较少的迭代代数和较低的函数评价次数得到最优阈值。仿真结果表明,该方法应用在图像分割中是可行的、有效的。 相似文献
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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。 相似文献
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标准FCM对噪声十分敏感,并且依赖于初始聚类中心选择,算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解。针对此问题提出一种基于猴王遗传算法的改进的FCM算法.猴王遗传算法是一种新颖的全局优化搜索算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。本文首次将猴王遗传算法(MKGA)与结合空间领域信息的FCM相结合,利用改进的FCM算法的目标函数建立适应度函数,利用猴王遗传算法搜索全局最优解,代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优和对噪声敏感的问题。在此基础上实现了对遥感图像的聚类分割。实验结果表明,该算法对于遥感图像显示了较好的分割效果和较强的抗噪能力。 相似文献
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基于分水岭算法的红外图像分割方法 总被引:17,自引:3,他引:14
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。 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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针对目前一些算法对于同一图像每次分割得出的阈值不同,存在分割不稳定的问题,提出了一种基于和声五元素算法(HEA)的二维最大相关准则图像分割算法。该算法利用图像目标和背景分布的相关量最大值来选取阈值,并运用 HEA算法优秀的全局搜索能力优化运算速度,提高图像分割的稳定性和质量。实验结果表明本文方法有较好的稳定性,分割效果良好。 相似文献