基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然 后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

一种新的红外目标图像分割算法

提出了一种新的红外图像分割算法,它首先选取最佳阈值范围内的一组边缘点作为种子像素,然后根据灰度相似性判决准则生长出目标区域而完成目标分割。实验结果表明,本文提出的算法可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标。     

一种快速红外图像分割方法

为准确地实现目标识别,提出了将二维最大熵图像分割方法应用于红外图像实行分割．利用图像的二维直方图,二维最大熵分割方法不仅考虑了象素的灰度信息,而且还充／矿利用了象素的空间领域信息,能取得较为理想的分割结果．然而该方法所需的巨大运算量限制了其实际应用．运用PSO算法代替穷尽搜索获得阈值向量,求解速度可提高300～400倍,提高了分割效率．通过对实际的红外图像分割表明,这种方法简单、有效．     

一种对空中目标图像自适应分割方法

本文提出一种用于实时跟踪的目标图像自适应分割方法，该算法分割性与目前公认较好的几方法相比，在精度和速度方面具有明显优势，用于全视场搜索阶段也取得较好的效果，该处已在硬件系统上连调成功，表明该算法是可行的和实用的。     

一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法.该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的日标点是图像的边缘点.事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果.实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性.     

一种自适应阈值分割方法

阈值分割由于其快速实现的特点,是一种重要的分割方法,在OTSU方法和迭代法的基础上,针对红外图像,提出一种自适应的阈值分割方法,通过实验证明,此方法简单易行,能够达到较好的分割效果.     

一种基于灰度自适应红外图像边缘检测方法

针对天空背景下红外成像灰度特点,本文介绍了一种简单可行自适应边缘检测方法.首先对红外图像进行自适应灰度增强预处理,接着用自适应最优阈值分割得到原图的二值图像,最后依据形态腐蚀方法获取目标边缘,实验表明,该方法除噪能力强,定位精度高,具有连续的边缘检测能力.     

一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法

文章提出了一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法。根据图像的统计特征确定出像素的标准梯度强度，并采用单阈值对图像进行边缘粗定位，然后施行非最大抑制处理和滤波，得到最终检测结果。由于该算法对各幅毫米波图像设置相同的阈值，故能实现自动检测，同时还具有计算量小的特点。实验结果表明该方法进行毫米波图像边缘检测的有效性和可行性。     

A robust hybrid active contour model based on pre-fitting bias field correction for fast image segmentation

An array of existing active contour models is prone to suffering from the deficiencies of poor anti-noise ability, initialization sensitivity, and slow convergence. In order to handle these problems, a robust hybrid active contour method based on bias correction is proposed in this research paper The energy functional is formulated through incorporating the adaptive edge indicator function and level set formulation driven by bias field correction. The adaptive edge indicator function, which is formulated based on image gradient information, is utilized to detect object boundaries and accelerate the segmentation in the homogeneous region. The level set formulation is constructed based on an improved criterion function, in which bias field information is considered. Specifically, the bias field distribution is approximated through the local mean gray value algorithm as a prior. Moreover, a new regularized function is proposed so as to maintain the stability of curve evolution. The segmentation process is implemented by the optimized energy function and the novel regularized term. Compared to previous active contour models, the modified active contour method can yield more precise, stable, and efficient segmentation results on some challenging images.     

一种基于脑部肿瘤MR图像的分割方法

针对传统的分割方法难以实现医学图像自动分割和准确分割的问题,提出了一种基于GVF Snake模型的医学图像分割方法。该方法采用Canny算子的边缘检测结果作为GVF扩散方程计算的边缘映射图,提高了GVF Snake模型的抗噪性能;用分水岭算法自动获取的轮廓作为GVF Snake模型分割的初始轮廓,降低了GVF力场计算的复杂性和分割时轮廓线的迭代次数。分析和实验结果表明,采用该方法对脑部肿瘤MR图像进行分割时,能自动准确地分割出肿瘤区域。     

An adaptive infrared image segmentation method based on fusion SPCNN

Inspired by multiple information processing mechanisms of the human nervous system, a fusion simplified pulse coupled neural network (FSPCNN) model for infrared (IR) image segmentation is proposed in this paper. In the method based on FSPCNN, the time decay factor is set adaptively based on Stevens’ power law, and the synaptic weight is generated adaptively based on Lateral Inhibition (LI), without manual intervention. Meanwhile, according to Fast linking mechanism, the similarity between adjacent iteration results is used to implement the automatic selection of optimal segmentation result and control iteration. Experimental results indicate that the proposed method can satisfactorily segment targets from complex backgrounds, and it has favorable robustness and segmentation performance.     

一种改进的Otsu图像阈值分割算法

Otsu法是图像阈值化分割法中的经典算法之一,在图像处理中有广泛的应用。本文针对红外吊舱图像的特点,在对Otsu法进行分析的基础上,提出了一种改进的Otsu图像阈值分割算法。首先,采用整幅图像的平均灰度值作为初始阈值对图像进行分割;然后,推导出了Otsu法四个参数的递推公式;最后,在缩小的灰度级范围内用递推的Otsu法来计算最终的分割阈值T。实验仿真结果表明,改进的Otsu算法在图像分割效果方面和时间效率方面明显优于Otsu法。     

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。     

浅谈图像阈值分割技术

图像分割是一种关键的图像技术．在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多．有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割．因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如：可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是,没有唯一的标准的分割方法。本文通过对图像阈值分割的描述、分类、特点分析,让人们熟悉阈值分割的特点,为今后在图像分割方面提供一务解决问题的思路。     

基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究

概述了基于一维Otsu 和二维Otsu 双门限的阈值分割法,提出了基于像素邻域平均灰度的改进的一维Otsu 多门限分割方法,兼有准确性和快速性的优点,并应用于MRI脑图像,实现了多个目标的自动分割,与普通的一维Otsu 法相比具有更好的分割效果.     

基于阈值法和区域生长法的图像分割算法研究

由于图像阈值法的直观性和易于实现的性质,使它在图像分割领域中处在中心地位,但是在阈值分割后不可避免地会出现与目标灰度接近的背景区域,从而产生了噪声干扰。由于图像分割技术的不断完善,区域生长法比较完美地解决了噪声干扰的问题,但是随之也会造成欠分割和过分割的现象,同样使得分割效果不理想。因此,本文采用阈值分割法和区域生长法相结合的方法,来尽可能避免目标本身灰度不均匀造成的欠分割现象和有效防止目标边界模糊造成的过分割现象。     

一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割方法

分析了传统的基于马尔可夫随机场图像分割算法收敛速度慢和固定加权等缺点,提出了一种基于简化马尔可夫随机场的红外图像快速分割算法。该算法首先对红外图像极大似然初始分割,并利用简化马尔可夫随机场对图像进行建模。在此基础上采用自适应的加权变化形式进行迭代,不但加速了分割算法的收敛速度,而且使得分割效果都大为改善。在真实的飞机和舰艇红外图像上,该算法都取得了较好的分割效果。