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图像的边缘检测中,非优化梯度阈值选择的不当会造成某些边缘点的丢失;而模糊阈值方法,需占用大量存储空间来搜索参数的最优组合.针对以上问题,本文在模糊理论的基础上,并结合红外梯度图像的特点,提出了一种基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法.本文首先通过改进的Sobel算子构造出红外图像的梯度图,在对其进行模糊划分的基础上计算区域模糊度,最后通过对区域联合误差的比较,确定模糊区域中像素点的隶属,实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法及最大模糊熵算法进行了对比实验.结果表明,该方法用于红外图像边缘检测时,能够在更短的处理时间内,保留更多的边缘信息. 相似文献
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传统的基于BP神经网络的非均匀性校正算法由于采用了四邻域均值代替期望值,使得图像呈现低通的特性.本文针对红外焦平面阵列成像系统,对传统的神经网络算法进行了改进,将加权中值滤波处理后的结果作为期望输出,并在神经网络算法中权值修正时加入了动量项,加快了算法的收敛速度.通过仿真实验,与传统的神经网络相对比,校正效果得到明显的改善. 相似文献
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在夜视系统中,红外图像可以提供可将光图像没有的信息,但是红外图像又缺少许多可视化的重要特征.图像融合技术能够融合具有相关信息的红外图像和可将光图像.本文中提出了一种基于小波变换的图像融合技术,并且运用此技术做了相关的图像融合试验. 相似文献
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