基于相似度阈值模糊聚类的红外区域提取方法

针对输电线路电力设备红外图像热故障区域检测,提出采用一种基于相似度阈值的模糊聚类热故障区域提取方法。在该方法中,改进了传统模糊均值聚类算法的迭代求解方式,采用一种阈值化模糊聚类;其次,通过对目标区域局部邻域像素的相似度聚类分析,并结合其隶属度的计算,确保局部邻域像素在聚类上的相似性。同时,引入了最大相似度阈值准则简化均值的设置以及自高向低的迭代方式,从而提升区域提取效率。最后通过真实输电线路电气设备红外故障图像测试,验证了文中所提方法的有效性和适用性。     

复杂纹理背景下的红外图像目标提取

纹理特征是红外图像中的重要因素之一.提出了一种复杂纹理背景下的红外目标提取算法.由于均值漂移算法是一种非参数密度估计算法,在图像分割中得到了广泛应用,所以首先通过均值漂移算法对红外图像进行平滑处理,以消除噪声对图像质量的影响;然后对平滑后的红外图像的像素进行均值漂移图像分割,并结合8邻域差值聚类法提取出红外目标前景信息.与传统的纹理处理方法相比,该算法可剔除纹理背景而保留非纹理目标,无监督性和适应性较好,在军事领域具有一定的应用价值.     

基于聚类算法的红外图像伪彩色增强

文中根据红外图像的特点,提出了一种基于K-均值聚类的红外图像伪彩色增强的新算法.该算法通过对红外图像灰度数据的统计学习,产生初始聚类中心,采用K-均值聚类算法对灰度进行聚类,并根据伪彩色编码的节点对聚类结果分段实现伪彩色的自适应分配.实验结果表明,该方法可增强红外图像的细节信息和层次感,具有更好的视觉效果.     

一种基于目标区域特征的红外与可见光图像信息融合方法

基于异源图像的信息互补关系, 提出了基于目标特征区域的小波变换融合方法。首先采用基于模糊C-均值聚类(FCM)的方法, 提取红外图像的目标特征区域, 用于异源图像目标特征区域的局部信息融合, 达到在可见光图像中加入红外目标信息的效果。其次以第一步融合的图像替换原有的可见光图像, 并采用小波变换的方法实现与红外图像的融合, 获得最终的融合图像。采用图像质量评价标准对本文算法和其他融合算法的实验结果进行分析对比, 证明所提出方法的有效性。     

基于改进Lazy Snapping算法的红外图像分割方法研究

针对红外图像含大量噪声以及对比度低等特点,提出一种结合快速模糊C均值聚类的改进Lazy Snapping分割方法.对红外图像使用快速模糊C均值聚类算法进行预分割,通过形态学骨架提取的方法在图像中标记出目标和背景种子点,将Lazy Snapping算法由全局分割转化为聚类区域分割,并构造能量函数,通过最小割算法求解能量函...     

一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法

提出了一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法。为了实现目标的准确分割,先将原始红外图像进行四划分得到四个子图像,在各个子图像上分别进行模糊C均值聚类,再对图像进行横纵二划分各得到两个子图像,并将四划分时得到的聚类结果约束在二划分的聚类过程中,最后将二划分得到的聚类结果约束到原始图像的聚类过程中,并在其中加入邻域空间约束。此方法可有效增强背景和目标区域像素点的各自凝聚性和抗干扰性,有效提高聚类分割结果的准确性。实验结果表明,多重模糊聚类目标分割算法能准确地实现红外图像目标区域和背景区域的分离,是一种可行的目标分割算法。     

基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法研究

针对机械故障红外热图像存在各种噪声造成故障区域测量参数提取精度低的问题,本文提出了基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法。该算法包括基于改进剪切波的去噪算法和改进Canny算子的边缘检测算法,在去噪中本文提出的是一种基于剪切波和高阶谱相结合的新算法,可以有效地去除高斯噪声与椒盐噪声的混合噪声并保留图像细节;在图像的边缘检测中本文利用剪切波与Canny算子相结合的改进新算法对红外故障图像进行边缘提取,从而消除了传统的Canny算子在检测时出现的伪边缘现象。实验仿真结果表明本文提出的去噪算法与传统的去噪算法相比显著提高了图像的峰值信噪比(PSNR),同时图像的边缘和细节也得到了很好的保留,实现了故障区域特征参数的精确有效提取。     

红外小目标图像预处理方法研究

本文研究红外小目标检测的预处理问题,通过建立红外小目标图像的场景模型,分析该情况下图像预处理的特点,提出一种基于均值漂移滤波与高通滤波的预处理方法.基本思想是根据红外小目标图像的特点,利用改进的均值漂移滤波方法削减图像中的噪声,然后选择适合提取红外小目标的高通模板与均值滤波后的图像进行卷积,抑制低频背景;最后利用统计门限对图像进行二值化操作.该预处理方法综合考虑了噪声削减、背景抑制及目标增强效果,将多种预处理方法结合应用,实验结果表明该方法比传统预处理方法效果好,能对复杂背景条件下的红外小目标图像进行有效地预处理.     

一种新的红外目标提取算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种结合图像统计特征和模糊聚类的红外图像目标提取方法对红外图像进行迭代分块,通过计算统计特征度量函数的极值来确定种子区域,进而获得红外目标约束区域。利用模糊聚类对该约束区域进行有效的聚类划分,最终实现红外图像目标提取。实验结果表明,该方法能够准确的对红外目标进行提取,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

基于红外CCD的掺钆液体闪烁体液位测量方法

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用, 并直接影响到后续的分析、处理工作。针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点, 提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法。该方法利用简单线性迭代聚类算法产生多个超像素子区域, 通过比较各个子区域间特征向量的相似性, 利用模糊C均值(FCM)聚类技术对这些过分割区域进行合并, 实现超声图像目标区域的有效分割。和传统的基于单像素的FCM聚类算法相比, 该方法具有较强的鲁棒性, 有效提高了目标区域的分割精度和分割效率, 取得了较好的分割效果。