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综合灰度形态学与模糊熵的红外图像区域分割

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维普资讯
第２ ２卷 第 ３期
２０ ０ ７年 ６月
光 电技 术 应 用
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文章编号 ：６ ３ ２ ５ ２０ ）３—０ ５ １７ —１５ （０ ７ ０ ０ ６—０ ５
Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｆａ ｅ ｍａ ｅ ｅ ｉｎ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔ ｎ ｒ ｙ ｍｏ ｐ ｏ ｏ ｙ ｕ ｚ ｎ ｒ ｐ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ｒ ｄ ｉ ｇ ；ｒ ｇ ｏ ｅ ｎ ｍ ｎ ａ ｉ ；ｇ ａ ｒ ｈ ｌｇ ；ｆ ｚ ｙ ｅ ｔ ｏ ｙ ｏ
研究 发 现 ＿ ， 图 像 的 信 噪 比较 低 ， ｌ 当 Ｊ 目标 与 背 景有 交 叠时 ， 几乎 所 有 阈值 法 的 分 割效 果 均 不 能 令 人 满意 ． 这是 因为 当图像受 到 噪声 干扰 时 ， 们 的灰 它 度直 方 图不一 定 出 现 明显 代 表 物 体 和 背 景 的 峰 ， 此 时选 择 出来 的 阈值 并 不能 使 图像分 割得 到满 意 的结
果， 往往 会产 生很 大 的分割 错误 ． 于模 糊集 理论 在 鉴 处理 模糊 性方 面 的 优越 性 ｌ 有 不少 学 者 提 出 了利 ， 用模 糊熵 测度 ＿ 的 方 法来 对 图像 进 行 分 割 ． 由于 ３ Ｊ 但
性 较 大 ， 以操 作 ［１ 难 ２．
本 文 鉴 于 灰度 形 态 学 方法 在 图像 滤波 ， 除噪 去
Ｉ ｒ ｒ ｄ Ｉ ａ ｅ Ｒｅ ｉ ｎ ｅ ｍ ｅ ｔ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｎｆ ａ ｅ ｍ ｇ ｇ ｏ Ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｇｒ ｙ Ｍ ｏ ｐｈ ｌ ｇ ｎｄ Ｆｕ ｚ ａ ｒ ｏ ｏ ｙ ａ ｚ ｙ Ｅｎｔ ｏ ｙ ｒｐ
ＨＯＵ — ｅ ｇ，Ｌ Ｕ ｈ ｎ — ｉ ｇ，Ｌ Ｙｕ ｎ Ｄｅ ｐ ｎ Ｉ Ｚ ｅ ｇ ｑｎ Ｕ ａ
综 合 灰 度形 态 学 与模 糊 熵 的红外 图像 区域 分 割
侯德鹏 ， 刘政 清 ， 路 远
合肥 ２０３ ） ３ ０ ７
（ 安徽 省 红 外 与 低 温等 离 子 体 重 点 实 验 室 ， 徽 安
摘
要 ： 对 目标 与 背 景 有 交 叠 的 红外 图 像 分 割 这 一 难 题 ， 先 对 原 始 红 外 图像 进 行 灰 度 形 态 学 校 正 处 理 ， 后 利 用 模 糊 熵 针 首 然
声 和消 除不 均匀 背 景 方 面 的 长 处 ＿ ， 其 取 代 复 杂 ５将 ］
的代价 函数 先对 红 外 图像进 行 预处 理 ， 后 再 利 用 然
模糊 熵 测度对 校 正 后 的 红外 图像 进 行 分 割 ， 而 提 从
出 了一 种综 合利 用灰 度形 态学 与模 糊熵 的 区域分 割
测度 方法对校正后 的红外 图像进行分 割 ， 从而提 出了一种综合利用灰度 形态学与模 糊熵 的区域分割方 法 ． 与传 统 的阈值 分割
方法 进行 对 比实 验 ， 果 表 明 ， 用 该 方 法 得 到 的分 割 图 像 质 量 更 好 ． 结 运 关键 词 ： 外 图 像 ； 域 分 割 ； 度 形态 学 ； 糊 熵 红 区 灰 模 中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文 献 标 识 码 ：Ａ
（ ｅ ａ ｎｒｒ ｎ ｏ Ｔ ｍｐｒｔｒ ｌｓ ａｏ Ａｎ ｕ ｒｖｎｅ Ｈ ｆｉ ３０ ７ ｈｎ Ｋ ｙＬ ｂｏ ｆ ａｅ ａ ｄＬ ｗ ｅ ｅ ｕｅ ａｍ ｆＩ ｄ ａ Ｐ ｆ ｈ ｉ ｏｉｃ ， ｅｅ ２ ０ ３ ，Ｃ ｉａ） Ｐ Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏｈ ｖ ｅ ｉｎｓ ｇ ｎａ ｉｎ ｔ ｆａ ｅ ｇ ｉｈｍａｎ ａｎａ ｙ ｓｒ ｃ ： ｎｏ ｄ ｒ ａ ｅｒｇｏ ｅ ｍｅ ｔｔ ｏｉ ｒｒｄ ｉ ｔ ｏ ｎ ｍａ ｅｗｈｃ ｉｔｉ ｓｍｍ ｅｒ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ， ｎ ｉ— ｔｙｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｆａ ｅ ｍａ ｅｒｇｏ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ａ ｐｏ ｃ ｙ ｉｔｇ ａｉｎ ｏ ｒｙ ｍｏ ｐ ｏｏ ｙ ａ ｄ ｆｚ ｙ ｅ ｔｏ ｙ ｉ ｉｔｏ ｕ ｅ ． ｒｒｄ ｉ ｇ ｅ ｉｎ ｓｇ ｎ ａ ｉ ｐ ｒａ ｈ ｂ ｎ ｅ ｒ ｔ ｆｇ ａ ｒ ｈ ｌｇ ｎ ｕ ｚ ｎ ｒ ｐ ｓ ｎ ｒｄ ｃ ｄ ｏ ｏ Ａｔｆ ｓ，ｇ ａ ｒ ｈ ｌｇ ｓｕ ｅ ｏａ ｊ ｓ ｈ ｒ ｉ ｍａ ｅ ，ａ ｄｔ ｅ ｈ ｅ ｉｎ ｓｇ ｅ ｔｔ ｎ ｂ ｓｄｏ ｕ ｚ ｉ ｔ ｒ ｙｍｏ ｐ ｏｏ ｙ ｉ ｓｄ ｔ ｄｕ ｔｔ ｅｏ ｉ ｎ ｉ ｇ ｓ ｎ ｈ ｎ ｔ ｅｒｇｏ ｅ ｒ ｇ ｍ ｎ ａｉ ａｅ ｎ ｆｚｙ ｏ ｅ ｔｏ ｙ ｉ ｄ ｎ ．Ｔｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓｃ ｎ ｕ ｔｄ ｏ ａ ｉｕ ｎｒ ｒｄ ｉ ｇ ｓａ ｄ ｔ ｅｒｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｒｐ ｓｄ ｎ ｒ ｐ ｓ ｏ ｅ ｅｅ ｐ ｒ ｍｅ ｔ ｏ ｄ ｃｅ ｎｖ ｒ ｓｉｆａｅ ｉ ｏ ｍａ ｅ ｎ ｈ ｅｕｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｐ ｏ ｃ ａ ｅ ｔｒｐ ｒ ｒ ａ ｃ ｈ ｎｓ ｍｅｃａｓｃ ｌ ｅ ｅ ｔｔ ｎ ｍｅｈ ｓｂ ｓｄｏ ｈ ｅ ｈ ｌ ｐ ｒ ａ ｈ ｈ ｓｂ ｔｅ ｅ ｏ ｍ ｎ ｅｔ ａ ｏ ｌｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｉ ｔ ｏ ａｅ ｎ ｔ ｒｓ目标 与 背景 交叠 ， 红外 图像 背景 的不 均 匀性 ， 导致 直 接利用 图像 的区 域 特性 模 糊 熵 进 行 分 割 时 ， 果 也 效

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一种基于模糊集的灰度图像阈值分割算法

一种基于模糊集的灰度图像阈值分割算法

一种基于模糊集的灰度图像阈值分割算法
陆懿;陈光梦;程松
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)020
【摘要】提出了一种新的基于模糊集理论的图像直方图阈值分割算法.该算法首先把图像的直方图预分成目标参考区,背景参考区和模糊区.然后对位于模糊区的灰度级,逐一比较其与目标和背景区的相似度,以决定该灰度级的归属,并最终确定灰度阈值.仿真结果表明:此方法不但能不有效地对灰度图像进行分割,且与传统方法相比更具灵活性.
【总页数】4页(P75-77,148)
【作者】陆懿;陈光梦;程松
【作者单位】复旦大学,电子工程系,上海,200433;复旦大学,电子工程系,上
海,200433;复旦大学,电子工程系,上海,200433
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法 [J], 陈延梅;吴勃英;谢泓
2.一种基于多阈值的灰度图像去噪算法 [J], 王树梅;张晨
3.基于中心扰动的区间值模糊集图像阈值分割算法 [J], 兰蓉;闫召阳
4.基于模糊集的图像阈值分割算法研究 [J], 赵伟舟;宋建社
5.基于超模糊集的多属性图像阈值分割算法 [J], 片兆宇;高立群;吴建华;郭丽;王坤
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基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割

基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割


快 速 Ｆ Ｍ 改 进 方 法 。首 先 ， 用 边 缘 信 息 进 行 邻 域 搜 索 得 到种 子 像 素 ； 过 区 域 生 长 快 速 获 得 区域 分 割 类 别 Ｃ 利 通
数 和 对 应 的 聚类 中心 值 ， 将 图像 分 成 确 定 类 别 的 区 域 和 未 确 定 类 别 的 区 域 ； 后 利 用 所 得 的 聚 类 中 心 值 和 并 最 Ｆ Ｍ 算 法 对 未 确 定 类 别 区域 进 行 聚 类 。实 验 证 明 ， 文 提 出 的 改 进 方 法 大 大 减 少 了 计 算 量 ， 著 提 高 了 图像 Ｃ 本 显 分割速度 ， 而且 由 于 聚类 考 虑 了相 邻 像 素 点 的关 系 ， 像 分 割 结 果 能 够 清 晰 地 保 留 目标 轮 廓 ， 高 了 图像 分 割 图 提
第２ ３卷第 ６期 ２ １ 年 ６月 ０１
强 激 光 与 粒 子 束
ＨＩ ＧＨ ＰＯＷ ＥＲ ＬＡＳＥＲ Ａ ＮＤ ＰＡ ＲＴＩ ＣＩＥ ＢＥＡ Ｍ Ｓ
Ｖｏ ． ３ １ ２ ，ＮＯ ６ ．
Ｊｎ ｕ ．。２ １ Ｏ１
文 章 编 号 ： １ ０—３ ２ ２ １ ）６１ ６—４ ０ １４ ２ （ Ｏ １ ０ — ４ ７０
１ 模 糊 Ｃ均值 聚 类
模 糊 ｃ均 值 聚类 （ Ｃ 通 过对 目标 函数 的迭 代优 化 实现集 合划 分 ， 以表示 各个 像 素属 于 不 同类别 的程 Ｆ Ｍ） 可 度 ， 将各 个像 素都 唯一 地划 分 到其 中一个 类别 。 目标 函数 的值 为 并
Ｎ （ ’
Ｗ （，：） 【Ｖｘ 一∑ ∑ （ ｌ 一 ＿ ， ） ｌ ｌ 。
基 于快 速 模 糊 Ｃ均 值 聚 类算 法 的 红 外 图像 分 割
基于模糊阈值和水平集的红外图像分割方法

基于模糊阈值和水平集的红外图像分割方法

基于模糊阈值和水平集的红外图像分割方法史小丹;马国锐;陈王丽;杨国鹏;秦前清【摘要】针对阈值法分割红外图像易产生误分割和水平集分割方法受初始曲线限制大,提出了一种结合模糊阈值与水平集的自适应红外图像分割方法.该方法首先采用二维Otsu方法计算阈值,利用该阈值获取模糊阈值分割法中的窗口宽度,使模糊阈值分割法具有自适应性;然后采用此自适应模糊阈值分割法预分割红外图像,利用预分割结果自动获取水平集初始曲线;最后将Chan-Vese方法与Shi方法结合提出改进的水平集方法,并用此方法分割红外图像.实验结果表明,本文方法具有较好的分割效果和较强的鲁棒性.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2016(046)001【总页数】6页(P109-114)【关键词】图像分割;水平集方法;模糊阈值;二维Otsu;红外图像;自适应【作者】史小丹;马国锐;陈王丽;杨国鹏;秦前清【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;空军装备研究院,北京100085;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TP391红外图像系统根据物体的温度和辐射成像,具有全天候运作的特点,被广泛地应用在军事和民用方面[1]。

其中,红外图像分割是系统进行视觉分析和模式识别的基础[2]。

由于目标和背景之间会发生热交换,传感器自身噪声及大气散射影响,红外图像中目标和背景对比度低,边缘模糊。

同时目标本身红外辐射不均也会导致目标灰度不均匀。

这些特点都增加了红外图像分割的难度。

红外图像分割方法主要分为四类[3]:阈值分割方法[4-5]；活动轮廓模型[6-7]；mean-sift分割方法[8]；神经网络方法[9-10]。

阈值分割方法由于简单高效较多地应用于红外图像分割,常用的有Otsu方法[4],最大熵法[11]等。

基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割

基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割

基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割胡清平;张晓晖【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2013(000)008【摘要】The jamming of the background to the target is an important factor affecting the infrared equipment operational range. The research on target recognition method of the infrared image whose background is fog has important implications on the application of infrared equipment. This paper has broken through the traditional recognition method for infrared image target. Through research on the fog texture, one kind of natural texture, we extract texture energy of the infrared image on several frequency bands by continuous wavelet transform(CWT), and we have realized texture segmentation of the infrared image whose background is fog based on decomposition and synthesis theory of different particle size space of entropy space.% 背景对目标的干扰是影响红外装备作用距离的重要因素，研究以雾为背景的红外图像中目标的识别方法对红外装备的应用有着重要的意义。