基于模型的FLIR图像的多分辨率分割方法

针对低对比度前视红外图像分割问题的特点，将多分辨率图像处理技术与基于模型的前视红外图像分割方法结合起来，提出基于模型的ＦＬＩＲ图像的多辨率分割方法。     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

基于子波变换的纹理图像的多级分割

目的基于子波变换研究纹理图像的多分辨率分割．方法提出了子波域主能量通道的纹理图像多级分割方法．以最大能量为线索,建立起由细到粗的子波分解金字塔,分割按照其逆过程,即由粗到细,将低分辨率上的分割结果传递到高分辨率上．结果在每个分辨率上优化选择分割特征,用模糊Ｃ聚类法确定分割方案,有利于纹理图像的分割,分割结果逐级精细．结论员分辨率上基本无纹理栅格,分割效果符合人眼视觉特性．     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

一种实用的红外图像模拟生成方法

提出了一种红外图像模拟方法,该方法以可见光图像作为红外背景模拟数据源,并采用Multigen,Vega等建模仿真软件模拟特定目标,通过红外目标与背景图像的叠加,并根据红外成像系统的三维噪声模型进行噪声处理,实现红外图像模拟．在红外背景模拟中,提出了以感兴趣区域分割为基础的区域划分方法,该分割方法较好地保留了区域细节,从而获得较精确的分割结果．最后给出的模拟实验结果表明本方法既能获得比较逼真的红外模拟图像又具有很强的实用性．：     

基于Haralick离散正交多项式曲面拟合的弱小多目标检测方法

提出一种红外弱小多目标图像检测方法,图像先经过中值滤波、高提升滤波增强处理,再用基于Haralick离散正交多项式曲面拟合图像,拟合曲面的极大值点即目标点,可以利用导出的二阶方向导数算子与图像进行卷积得到。对天空、地面背景下低信噪比的红外弱小多目标图像能够有效地分割,增强处理能够有效地抑制噪声干扰。描述了对图像的处理过程,并分析了分割结果。实验表明该算法在执行效率和检测概率上能够取得满意的结果。     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

基于C-V方法改进的红外图像自动分割

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.     

基于Hough变换的红外图像的目标分割

红外图像是根据目标与背景的温度差异而形成,不受光照等其他条件的影响,可全天工作,被广泛应用在各个领域中.但是由于目标和背景的热辐射所造产生的红外图像的分辨率低,对比度差等特点,使红外图像的分割变得较为困难.Hough变换具有对图像中直线的残缺部分、噪声以及其他共存的非直线结构不敏感的特性,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.本文提出一种基于Hough变换的红外图像规则目标的检测方法.通过观察红外图像中目标分布情况,估计出目标边界的曲线方程,对该方程进行Hough变换,从而检测出目标并进行分割.利用该方法避免了由于红外图像的目标与背景对比度差、边缘模糊、视觉效果较差等原因造成的不易检测边缘曲线的问题.经实验证明,基于Hough变换的规则的红外目标的检测方法具有可行性,且检测效果好.     

基于不变矩的前视红外图像机场目标识别

根据远距离前视红外图像中机场跑道的成像特点,提出了一种基于仿射不变矩的红外序列图像机场目标识别方法.该方法对图像进行多次双阈值分割,搜索分割图像中各潜在目标区域轮廓链,计算其仿射不变矩和目标背景梯度特征,并利用前后帧目标大小的约束关系等先验知识,对各候选目标区域进行识别,最终获取机场目标.试验结果表明:该算法对复杂背景下的远距离前视机场目标的正确识别率优于96%,误识率低于2%.     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割

提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。     

基于帧差和Otsu的红外行人分割算法

针对红外图像中行人与环境对比度较低,直接进行分割易产生误分割问题,提出一种基于帧差和Otsu的红外行人分割算法.首先选取红外视频序列中时间间隔较短的2帧图像求其帧差图像,对帧差图像采用Otsu分割得到运动目标的部分区域;然后对基准帧也采用Otsu方法分割,并将帧差图像分割结果与基准帧分割结果相乘,得到目标区域的种子像素;最后在基准帧分割图像上,通过连通性判断得到最终的行人分割区域.实验结果表明,该算法很好地克服了环境带来的干扰,鲁棒性强,能有效实现红外行人目标的分割.     

基于区间小波的红外/可见光图像融合

针对红外和可见光图像的特点,结合V. Petrovic提出的融合方法,给出了一种改进的基于区间小波的图像融合算法. 按照V. Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔,对金字塔中的两个低通分量加权平均后进行反变换,得到融合图像. 目视观察和客观评价指标表明:算法取得了较好的融合效果,并且区间双正交小波融合效果好于区间正交小波,这符合双正交小波具有对称性,更适合图像处理的特性.     

前视红外末制导Nprod目标识别算法适应性研究

描述了前视红外末制导景象匹配中归一化积相关(Nprod)目标识别算法的基本原理。由实际拍摄的典型目标前视红外图像匹配结果得出:当目标所占面积越大、与背景灰度反差越大、边缘越清晰,Nprod算法匹配效果越好;在目标与背景的灰度分布集中或者目标较远的情况下,匹配效果不甚理想。给出了Nprod目标识别算法的基准图预处理方法,对远距离情况下建筑物目标的匹配进行了匹配方法研究,实验表明具有较好的匹配效果。     

逐层迭代的多尺度水平集红外图像分割算法

针对应用传统水平集方法进行红外图像分割易产生误分割且运算量大,提出了一种多尺度水平集分割算法,该算法利用小波变换将图像分解成多尺度子图像,在子图像上进行图像分割,采用插值法将粗尺度上曲线演化结果投影到细尺度上作为初始轮廓线,逐层分割,并根据图像噪声的大小,确定演化模型中的正则项参数,使噪声得到有效抑制,获得准确的分割结果.仿真实验表明,该方法不仅分割效果好,而且具有抗噪性强和运算速度快的特点.     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。