激光与红外
激光與紅外
격광여홍외
LASER & INFRARED
2013年
10期
1171-1174
,共4页
图像分割%阈值法%自适应中值滤波%修正灰度熵%搜索策略
圖像分割%閾值法%自適應中值濾波%脩正灰度熵%搜索策略
도상분할%역치법%자괄응중치려파%수정회도적%수색책략
image segmentation%threshold algorithm%adaptive median filter%modified gray entropy%search strategy
针对红外目标检测中经常遇到目标比背景小很多造成目标分割失败的问题,以及常用阈值选取方法仅依赖于图像直方图的概率信息而未直接考虑类内灰度分布的均匀性,提出一种基于目标与背景面积差和修正灰度熵的阈值分割算法.算法首先采用自适应中值滤波和均值滤波进行图像预处理,以减除噪声干扰.然后给出了修正灰度熵公式,该公式能很好地解决熵计算中出现的无定义问题,并利用目标与背景面积差较大的特点,构造得到最终的阈值选取公式.最后,在直方图上采用优化搜索策略,进一步降低算法的计算复杂度.实验结果表明,与Otsu法、最大熵法相比,该算法抗噪性能好,能有效实现红外小目标的分割,且运算时间至少减少了80％左右.
針對紅外目標檢測中經常遇到目標比揹景小很多造成目標分割失敗的問題,以及常用閾值選取方法僅依賴于圖像直方圖的概率信息而未直接攷慮類內灰度分佈的均勻性,提齣一種基于目標與揹景麵積差和脩正灰度熵的閾值分割算法.算法首先採用自適應中值濾波和均值濾波進行圖像預處理,以減除譟聲榦擾.然後給齣瞭脩正灰度熵公式,該公式能很好地解決熵計算中齣現的無定義問題,併利用目標與揹景麵積差較大的特點,構造得到最終的閾值選取公式.最後,在直方圖上採用優化搜索策略,進一步降低算法的計算複雜度.實驗結果錶明,與Otsu法、最大熵法相比,該算法抗譟性能好,能有效實現紅外小目標的分割,且運算時間至少減少瞭80％左右.
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