基于结构形态几何生长的 模糊红外光谱图像分割

针对局部目标与背景的低对比度、目标边缘模糊红外手印的分割问题,提出了一种基于结构形态几何生长的边缘模糊红外目标提取算法。该算法首先利用最大熵法及阈值扩展将图像进行粗分割;在粗分割的目标区域中提取区域块特征点,构筑手的结构形态;通过区域块特征点寻找种子点,并以种子点与对应特征点的距离关系作为生长判决条件进行几何生长,最终提取得到目标图像。与常用提取算法进行比对实验,结果表明,针对边缘模糊的红外手印图像,本文算法能更有效地提取出完整目标。     

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。     

基于核密度估计的红外目标提取方法

提出了有效集成灰度、空间关系和局部标准差信息的新的核密度估计方案,据此设计了一种基于核密度估计的红外目标提取方法,即首先将图像分块,根据块的统计特征获得包含整个目标的约束区域;然后对目标约束区域和相应的背景采样区域进行核密度估计,这里背景采样区域指的是围绕着目标但又不包含目标的图像区域,由目标约束区域向外扩展而形成;最终通过对两种核密度估计对比的阈值判断即能获得所提取的目标.实验验证了所提出的算法简单有效.     

新的红外图像小目标检测方法

在分析了海空背景下舰船目标红外图像特征的基础上．提出了一种基于背景粗糙度估计的红外图像小目标自适应检测算法,该算法利用LOG算子检测目标的大致轮廓,确定目标的中心点作为区域生长的种子点,可以看作是为后续处理压缩数据量的一种方法。它可以减少运算量,提高检测速度,抑制对不必要的种子点的区域生长,提高目标的检测概率。     

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。     

基于局部灰度特性分析的红外目标检测方法

通过分析由于红外目标的出现引起的红外图像局部区域在灰度均值、方差、三维图形上的变化,分别提出了三种不同的红外目标增强方法。在此基础上,通过搜索局部能量极大值点,确定目标的最大可能位置作为种子点,利用种子区域生长算法,实现目标和背景的分离,最终将目标从背景中提取出来。对大量海空背景下的点、斑点目标图像进行了实验,取得了较好的效果。     

基于帧差法和自适应阈值区域生长的红外运动目标检测

针对具有背景干扰、信噪比低的红外图像,提出了一种基于帧差法和自适应区域生长的红外运动目标检测方法.首先对红外图像进行了高帽变换,以抑制大面积背景的干扰,相邻帧图像间做帧差,初步提取目标区域;其次分析了红外目标的特性,针对其特性提出了一种基于灰度等级的自适应阈值分割方法;最后以帧差法检测的目标质心为种子点,以自适应阈值为分割准则,在预处理后的图像中进行区域生长,最终实现了红外运动目标的检测.结果表明,所提算法可抑制大面积背景的干扰,实现单个和多个红外运动目标的完整提取和检测.     

基于数学形态学和自动区域生长的红外目标提取

针对具有复杂背景干扰,信噪比低的红外图像目标提取问题,提出了一种结合数学形态学和自动区域生长的红外目标提取方法。首先对图像进行中值滤波和灰度变换预处理,然后利用数学形态学高帽变换去掉大面积背景干扰区域,接着采用基于局部小波系数能量特征的方法找到感兴趣区域,再通过基于窗口均值的方法自动获取种子点进行区域生长分割。实验结果表明:本文方法能有效的消除复杂背景干扰,并很好的提取出目标。     

利用边界运动显著性的红外运动目标分割方法

针对传统算法无法对短暂静止的红外运动目标进行准确有效地分割,该文提出了一种利用边界运动特征的红外运动目标分割方法。首先,定义了一种新指标边界运动显著性,该指标利用边界点时空域特性,可以准确反映图像中边界点的运动特征,显著性越高,则该边界点属于运动目标的可能性越大。然后,通过Otsu阈值法提取出显著性高的边界点,并利用历史数据对其进行修正,修正之后的运动边界点作为运动目标种子。最后,通过一种“逐层生长”的区域生长方法,在运动目标种子上分割出完整的运动目标掩膜。该方法在多组红外图像序列中进行测试与对比,结果证明该方法运动目标分割效果良好,目标背景的错分率低,可以准确检测并分割出短暂静止的运动目标。     

基于非负矩阵分解和红外特征的图像融合方法

针对传统图像融合方法鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于非负矩阵分解和红外特征的图像融合方法,实现源图像的目标区域和背景区域分别融合.首先将源图像作为原始数据进行非负矩阵分解得到特征基图像,特征基图像包含了源图像的整体特征;利用红外图像目标与背景灰度显著差异,通过区域生长方法从红外图像提取目标区域,将红外目标区域与特征基图像背景区域相融合得到融合图像.实验结果表明,该方法不仅简单易行,而且在保留了可见光的高空间分辨率和纹理细节信息同时,突出了红外图像对热目标敏感特点,提高了图像的可判读性.     

Accurate extraction of infrared target based on graph cut

A novel coarse-to-fine approach to extract an infrared target is proposed. First, a confined region which contains the entire object is obtained based on the weighted information entropy feature. Secondly, according to the confined region, the energy function is constructed by combining boundary and region properties of the target region. Finally, the target is accurately extracted by energy minimisation as a graph cut problem. The experimental results show that the proposed method is robust and effective.     

基于深度学习的红外遥感信息自动提取

为了提高红外遥感图像地物 信息自动提取的精确性,同时避免人工提取遥感 信息的低效性,提出了一种基于UNet深度学习模型 的遥感信息提取算法。该算法用于从红外遥感图像中分割 出5类地物信息(包括道路、建筑、树木、农田和水 体)。首先,对分辨率高但数量较少的训练数 据进行小像幅的随机裁剪,并对其进行相应的数据增 强处理。然后搭建UNet深度学习模型,并用它 自动提取遥感图像的特征信息。采用交叉熵损失函数 以及Adam反向传播优化算法对该模型进行训练,并对测 试样本中的5幅遥感图像进行精确的地物信息提取。最后,运 用Jaccard指数对测试结果进行精度评定。实验结果表明,该 方法对高分辨率红外遥感图像信息和可见光 遥感图像信息进行了充分融合,对于不同种类地物 的定位和分类都取得了较高精度。     

基于红外目标特征提取的图像融合方法

为有效突出红外目标,同时尽可能多地保留可见光图像中的纹理细节信息,使得最终的融合图像更符合人类视觉感知效果,本文提出一种新的基于红外目标特征提取的红外与可见光图像融合方法。首先,利用高斯滤波器将源图像分解为粗略尺度信息和边缘纹理细节信息;对红外图像的边缘纹理细节信息进行去“光晕”分解,在此基础上进一步利用OTSU多阈值分割算法将红外图像分割为目标区域、过渡区域和背景区域;最后,依据分割结果确定各分解子信息的融合权重,以有效地将红外目标信息注入到可见光图像中,同时尽可能多地保留可见光图像中重要的场景细节信息。实验结果表明,本文方法无论从主观视觉还是客观评价指标上,都要优于目前常用的有代表性的图像融合方法。      

基于吸引模式的局部二阶梯度轮廓人脸识别算法

针对现有LDP类算法在特征提取有效性和特征编码稳定性之间难以平衡的问题,提出一种吸引局部二阶梯度轮廓（ALSGC）模式,以提升人脸识别性能。首先,利用Kirsch算子计算人脸的邻域边缘响应图;其次,引入吸引描述子,参考边缘响应图的局部、全局平均灰度值和邻域中心灰度值完成局部吸引模式编码;再次,遍历整幅图像,得到人脸ALSGC特征图并对ALSGC特征图分块分别计算,得到各个分块中不同模式的统计直方图;最后,级联所有分块的统计直方图后生成对应的特征向量,以支持向量机完成分类识别。所提算法克服了LBP、LDP、LDN等算法提取一阶特征有效性的不足,以及DLDP、CSLDP、GCSLDP等算法提取的二阶特征对表情、姿态、饰物遮挡、光照、随机噪声等变化敏感的缺点,较好地实现了特征提取有效性与特征编码稳定性的平衡,兼顾了识别率和稳健性。     

周视红外成像搜索系统中的实时目标检测方法

在周视红外成像的预警搜索系统中,大视场下红外图像的背景成分十分复杂;与此同时,高分辨成像使得图像数据量也急剧增加。针对周视成像系统中红外图像的特点,提出了一种基于分块图像加权熵值矩阵的快速目标提取算法:首先根据大视场下红外图像的空间分布特性,对原始图像建立子图像块矩阵;然后提出一种加权熵的特征判别函数,建立子图像块的加权熵值矩阵;最后分析了基于加权熵矩阵自适应阈值选取方法,对背景进行分类并快速提取目标兴趣区。实测数据结果表明:该算法流程是一种适合大视场条件下的有效目标检测算法,且具备良好的工程应用性。     

基于多模态特征图融合的红外热图像目标区域提取算法

红外热图像目标区域(Region of Interest,ROI)提取对故障检测、目标跟踪等有着重要意义.为解决红外热图像干扰多、需人工标记及准确率低等问题,提出一种基于多模态特征图融合的红外热图像ROI提取算法.通过对比度、熵及梯度特征构建多模态特征图并进行区域填充,实现ROI提取.将新算法应用于实际采集的光伏太阳能板图像中.结果表明,新算法具有平均查准率高(93. 0553%)、平均查全率高(90. 2841%)、F1指数和J指数均优于图割法,人工标记少等优点,可有效用于红外热图像ROI提取.     

一种基于均值移位的红外目标跟踪新方法

均值移位算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法．在彩色序列图像目标跟踪中,均值移位算法是一种有效的方法．但在红外目标跟踪中,由于单一灰度特征空间缺乏描述红外目标的信息,使得基于均值移位算法的红外目标跟踪不稳健．为了克服这个缺点,提出了构造级联灰度空间的红外目标跟踪新方案．同时,对于不同的红外图像序列使用不同的方法产生级联灰度空间．实验结果表明该方法对于红外小目标以及强杂波背景目标的跟踪是有效和稳健的．