基于图像局部熵的红外图像分割方法

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基于局部熵的目标检测

基于局部熵的目标检测背景介绍自信息熵的概念引入图像处理以来,在图像恢复、边缘检测、目标检测和图像匹配等领域已得到广泛应用.利用小目标的存在将引起图像局部熵产生较大变化这一特性,局部熵方法也被用于红外图象中的小目标检测.但该算法在实际应用中还存在目标范围扩散、背景边缘纹理干扰严重、熵值大小受背景亮度制约等诸多问题。

局部熵反映了图像灰度的离散程度，在局部熵大的地方,图像灰度相对较均匀;局部熵小的地方,图像灰度离散性较大,而与图像灰度的均值无关,所以可以根据图像的局部熵把相对均匀的多目标分割出来。

由于局部熵是窗口内多像素点共同的贡献,对于单点噪声不敏感,所以,局部熵本身具有一定的滤波效果。

局部熵技术的目标检测对于小目标图像,其检测结果基本为一小亮点;对于较大目标,除分割出目标外,可以很容易分割出目标边缘,便于识别目标形状;对于多目标图像,由于目标大小不同,其熵值大小也不同,特别是单像素目标,灰度变化对熵值的影响比多像素变换对熵值的影响小,所以,在大小不同的多目标同时出现的情况下,局部熵值对应的熵值图像实际上相当于灰度不同的多目标图像,简单地利用阈值分割,可能会丢失小目标。

用目标图像的局部熵,可方便地实现多目标检测。

基于局部熵技术的红外图像目标检测实现过程如下:(1)由公式(2)计算红外图像局部熵;(2)在局部熵数组中搜索最小局部熵值emin,当最小局部熵值emin小于给定判决阈值时,最小局部熵值位置即为目标或目标边缘所处位置;(3)以最小局部熵值emin的位置为种子,进行目标增长,可得到目标大小和目标边缘;(4)结束。

局部熵技术存在的问题该算法在实际应用中还存在目标范围扩散、背景边缘纹理干扰严重、熵值大小受背景亮度制约等诸多问题。

目标范围扩散设在一均匀背景中有一孤立点目标如图1(a),算法取3×3小邻域计算后的熵值图如图1(b).显然,熵值图中目标范围发生了扩散,除目标点的真正位置外,与其相邻的位置都表现出相同的熵值;为此,要确定目标的真正位置,需在后续阶段进行熵值图的细化等形态学处理,使处理过程复杂化且与目标检测的实时性需求相悖.局部熵增长抑制点目标扩散现在,将图像中某3×3小邻域范围内(9像素点)的局部熵值计为H9;而如果去掉中心点,以该中心点的邻域点(图2中位置1…8)组成一个新的局部图(8像素点),可计算出一个新的局部熵值并计为H8,定义，为该中心点引起该局域范围熵值的增长幅度,简称为该中心点的“熵增长”。

一种新的基于背景的红外图像分割方法

ｔｃｎｅｂｃｇｏｎｆｈｇｎｏｔｅｔ（Ｏ）ｉｓａｆｈｇｔｔｌｎｏｅｄｃｅｃｍｕｔｎｒｔｇｔａｋｒｕｄｏｔｒｉｆｎｒｓＲＩｎｔｄｏｔｔｅｉｅ．Ｉｒｒｏｒｕｅｔｏｐｔｉａｉｈｅｅｏｉｅｅｅａｓｆｄｔｅｒｈａｏ
（上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海２０４）０２０
摘要：针对红外图像中目标周围的背景往往比较均匀的特点，中提出了一种基于背景区域的目标提取方法。首先利用局文
部熵信息检测到目的位置，标并在此基础上获得一个包含目标的感兴趣区域，后通过基于直方图搜索的区域增长法来提最取感兴趣区域中的背景部分，从而有效地将背景和目标进行了分割，实现了目完整提取的目的。由于是在感兴趣区域进标行提取而且对直方图进行搜索，克服了区域增长法计算量大的缺陷。试验结果证明，该方法能有效且完整地提取目。标
１引言
图像分割是将整幅图像分割成若干个具有相同特性（如灰度、颜色、纹理等）但是又不重叠的区域并提取感兴趣目标
的技术和过程，它是图像理解到图像分析的关键步骤，是一
较低且易受噪声干扰，一般目标的边缘比较模糊，一种弱是边缘。简单地对图像进行边缘提取或者对目标进行区域增长，往往不能得到很好的效果。针对这个特点，提出了许多结合边缘和区域增长的分割方法… “ 。
ＺＡｉｐｉＹＯＬ — ｉ，Ｉｕ —ｍｎ，ＡｉＨＯＱｎ— ｅ，ＡｉｘｕＬＵＲｉｉｇＹＮＧＪｅ

红外图像分割论文

红外图像分割论文基于MATLAB的红外图像分割算法研究摘要红外技术在20世纪的军事和民用领域发挥着至关重要的作用，而且随着21世纪未来战场的需要和红外技术在民用领域的不断扩展，红外技术将发挥着越来越重要的作用。

其中红外目标识别技术是世界各国学者研究的前沿和热点问题之一。

如何对红外图像进行有效的分割则关系到目标识别是否能够准确的根本。

本文在红外图像目标的预处理、分割两方面，进行了较为系统的研究。

本文概述了红外图像目标的增强、分割等技术在国内外的研究现状与发展趋势。

深入研究了图像增强算法和图像分割算法，并通过MATLAB软件实现。

通过对传统图像分割算法中常见的直方图双峰法、迭代法和最大熵法进行对比，提出了基于分水岭的分割算法，实验表明，该算法取得了较好的效果。

关键词：图像增强，图像分割Research on Infrared Image Segmentation Algorithm of Target DetectionabstractIn 21 century, infrared technology plays a vital role in military and civilian fields.As the demand of the battlefield in the future of 21st century and increasing expansion of infrared technology in the civil field,infrared technology will play an increasingly important role. Infrared target recognition technology is the frontier of academics around the world and one of the hot issues. How to segment infrared images effectively related to the accuracy of the recognition.This article made some systematic studies in image enhancement and segmentation.This article provides an overview of the actual research status and developing current of the study of target enhancement and segmentation of infrared image. An in-depth study of the algorithm of image enhancement and segmentation is made. And the algorithms are verified by MATLAB software. Aim at generally methods of image segmentation such as histogram double-hump method、iterated method,、maximum entropy method and region growing method, after abundant experiments, we presented an image segmentation based on watershed. And the result shows the new algorithm has its advantage.Keywords: Image enhancement, Image segmentation目录1 绪论 (1)1.1 课题研究意义 (1)1.2国内外研究现状和发展趋势 (3)1.3本文主要内容和安排 (6)2 红外图像的预处理 (7)2.1灰度变换增强 (7)红外图像直方图特性 (7)红外图像直方图均衡化 (9)2.2图像的平滑去噪处理 (12)空间滤波基础 (12)均值滤波 (13)中值滤波 (13)2.3图像锐化 (15)空域锐化滤波 (15)拉普拉斯算子 (16)梯度法 (18)3 红外图像分割算法研究 (21)3.1图像分割简述 (21)图像分割定义 (21)图像分割方法 (22)3.2边缘检测 (23)几种常用的边缘检测算子 (23)边缘检测 (26)matlab实现 (27)3.3基于阈值选取的图像分割方法 (28)灰度阈值分割 (28)直方图阈值 (29)迭代法 (31)最大熵阈值 (32)3.4基于区域的分割方法 (34)3.5基于形态学分水岭分割算法 (35)基本概念 (35)分水岭计算步骤 (36)3.6本章小结 (38)4 总结 (39)5 附录 (40)参考文献 (47)致谢 (48)1绪论1.1课题研究意义“红外辐射”又称“红外光”，也有人称它为“红外线”。

基于灰度和局部熵迭代的红外目标分割算法

维普资讯
第２８卷第１期１２００６年１１月
红外技术
ＩｆａｅｅｈｏｏｙｎｒｒｄＴｃｎｌｇ
Ｖｂ．８ＮＯ１１２．１
Ｎｏ．２ｏｖ０６
基于灰度和局部熵迭代的红外目标分割算法
ａａｔｅｍｅｈｄｏｕｏａｉｈｅｈｌｅｅｔｎｂｓｄｏｅｉｒｖｄＯｔｕｔｒｓｏｄｎｓｇｖｎＴｋｎｄｐｉｔｏｆａｔｍｔｔｓｏｄｓｌｃｉａｅｎｔｍｐｏｅｓｈｅｈｌｉｇｉｉｅ．ａｉｇｖｃｒｏｈｈｒｙｌｖｌｓａｉｉｎｏａｎｒｐｆｔｅｕｔａｇｔａａｋｒｕｄｒｇｏｓａｃｅｏｏｔｅｇａｅｅｔｔｔｓａｄｌｃｌｅｔｏｙｏｅｒｓｌｔｔｒｅｄｂｃｇｏｎｅｉｎａｒｔｒｎｆｒｓｃｈｎａｎｉｉ
ｓｇｎａｉｎｓａｌａｔｍａｉａｌｅｃｒｉｄｏｔｂｓｇｉｒｔｎＴｅｒｓｌｏｘｅｍｅｔｓｏｈｔｅｅｍｅｔｔｈｌｕｏｔｌｂａｒｅｕｙｕｉｔａｉ．ｈｅｕｔｆｅｐｒｏｃｙｎｅｏｉｎｈｗｓｔａｈｔｍｅｏａｏｄａａｔｅａｄｉｆａｅｒｅｓｗｉｉｅｅｔｉｎｉｎＣｅｓｇｎｅｕｆｃｍｐｅｈｔｄｈｓａｇｏｄｐｉ，ｖｎｎｒｄｔｇｔｒａｔｄｆｒｎｍｅｓｏａｂｅｍｅｔｄｏｔｏｏｌｘｈｄｎｂｃｇｏｎｕｃｌ，ｏｌｔｌｎｐｄｙａｋｒｕｄｑｉｋｙｃｍｐｅｅｙａｄｒｉｌ．ａＫｅｒｓｉｆａｅａｅｓｇｎａｏ：Ｏｔｕｍｅｈｄａａｔｅｔｒｓｏｄｎｙｗｏｄ：ｎｒｄｉｇｅｍｅｔｔｎｒｍｉｓｔｏ：ｄｐｖｅｈｌｉｇ：ｅｕｐｉｈｎｏｙ

基于局部模糊熵与Otsu的图像阈值分割

２．ｅＳｅｏｄＡｒｉｌｒｇｉｅｒｎｌｅｅ， ’ ａｘ０２Ｃｈｎａ；ＴｈｃｎｔｌｙＥｎｎｅｉｇＣｏｌｇＸｉａＳｈｎｉ７１０５，ｉｅｎ
３ＴｅＭｌａｅｒｓｔｖｆｃｈｉｈａｇＳｉｚｕｎｅｅ００８，ｈａ．ｉｔＲｐｅｅａｅＯｉｉＳｉｚｕｎ；ｈｉｈａｇＨｂｉ５０１Ｃｉ）ｈｉｒｙｎｔｉｅｎｊａｊａｎ
ｔｒｓｏｄｎｇｅｔｔｎｍｅｈｓ．ｈｅｈｌｉｇｓｍｎｉｔｏｅａｏｄＫｅｙｗｏｒｓ：ｏａｕｚｎｒｐＯｔｕ；ｈｒｓｏｄ；ｍａｅｓｇｅｔｔｎ；ｍｂｒｈｐｆｎｃｏｄｌｃｆｚｙｅｔｏｙ；ｓｔｅｈｌｉｇｅｌｍｎａｉｍｅｅｓｕｔｎｏｉｉ
ｔｒｓｏｄｎｔｏａｅｎｏａｕｚｎｔｐｄＯｔｕｗａｒｓｎｅｅｅ．ｅｆｌｒｎｂｌｔｃｉｖｄｂｏａｕｚｎｐｍｐｖｓｔｅｈｅｈｌｉｇｍｅｈｄｂｓｄｏｌｃｆｚｙｅｒｙａｓｓｐｅｔｄｈｒＴｔｉｇａｉｉａｈｅｅｙｌｃｆｚｙｅ￣ｙｉｒｅｈｌｏｎｅｈｉｅｙｌｏａｉｉｆｔｅｐｐｅｔｏｏｄｅｔｏｓｓａｄｔｅａｔｍａｃｈｅｈｌｅｅｔｏｅｉｅｙＯｔｕｅｌｎｃｓｉｅｉｂｌｔＥｘｅｍｅｔｂｌｔｏｈｒｏｓｄｍｅｄｔａｗｉｎｉｅ，ｈｕｏｔｔｒｓｏｄｓｌｃｉｎｒａｚｄｂｓｒｙｏｈｌｈｎｉｌｈａｅｔｒｌａｉｉｓｙ．ｐｒｎｉ

基于熵的图像二值化算法设计-二维最大熵分割

1设计目的与要求1.1 设计目的(1)熟悉和掌握MATLAB程序设计方法。

(2)学习和掌握MATLAB图像处理工具箱。

(2)了解图像分割和图像二值化的原理。

(3)掌握图像二值化技术阈值的选取。

(4)将原彩色图像变为二值化后的图像，通过二维最大熵图像分割法对图像进行分割达到预期目的。

1.2 设计要求(1)了解图像变换的意义和手段。

(2)熟悉最大熵和二值化的基本性质。

(3)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像处理。

(4)理解图像分割的原理，了解其应用，掌握最大熵和二值化分割的方法。

2 设计方案2.1 图像二值化图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。

图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。

在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特。

征信息的保留。

因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。

2.2 最大熵原理最大熵原理：最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。

因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。

我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。

图像分割中最大熵的引入：在图像分割中若假定以灰度级T 分割图像，则图像中低于灰度级T 的像素点构成目标物体,高于灰度级T 的像素点构成背景那么各个灰度级在图像分割后的两区域中的概率如下：O ：ti N N (0<=i<=t) （3.2.1）B ：ti N N N - (t+1<=i<=255) （3.2.2）其中Ni 为图像中灰度级为i 的像素点个数，Nt 为灰度级从0～t 的像素点总和，N 为图像总像素点，t 为假定灰度阈值T 。

图像分割方法

图像分割方法图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在将图像分成具有语义信息的区域。

图像分割在许多应用中都扮演着重要的角色，比如医学图像分析、自动驾驶、图像检索等。

针对不同的应用场景，有多种图像分割方法被提出并应用于实际问题中。

本文将介绍几种常见的图像分割方法，并对它们的原理和特点进行简要的分析。

1. 阈值分割。

阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法。

其基本思想是将图像的灰度值按照设定的阈值进行划分，从而将图像分成不同的区域。

对于灰度图像，可以根据像素的灰度值与设定的阈值进行比较，将像素分为目标和背景两类。

阈值分割方法简单易行，但对光照变化和噪声敏感，对于复杂背景和多目标分割效果有限。

2. 边缘检测分割。

边缘检测分割是一种基于图像边缘信息的分割方法。

其基本思想是利用图像中目标与背景之间的边缘信息进行分割。

常用的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。

通过检测图像中的边缘信息，可以将图像分成具有明显边界的区域。

边缘检测分割方法对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但在边缘连接处容易出现断裂和断点。

3. 区域生长分割。

区域生长分割是一种基于像素生长的分割方法。

其基本思想是从种子点开始，根据一定的生长准则逐步将与种子点相邻且满足条件的像素加入到同一区域中，直到满足停止准则为止。

区域生长分割方法适用于具有明显区域特征的图像，对于光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但对于种子点的选择和生长准则的确定比较敏感。

4. 基于深度学习的分割方法。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分割方法逐渐成为研究热点。

深度学习模型如FCN、U-Net等在图像分割领域取得了显著的成果。

这些方法利用卷积神经网络对图像进行端到端的学习，能够有效地提取图像的语义信息，对于复杂背景和多目标分割效果较好。

总结。

图像分割是计算机视觉领域中的重要问题，有许多方法可以用来实现图像分割。

不同的方法适用于不同的应用场景，具有各自的特点和局限性。

基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法

ＸＩＡＯａｙｎＺＨＵｅｘｎＣｈｏｕ，Ｗｉｉｇ
（ｃｏｌｆｌｃｉｌｎｆｒｔｎＥｇｎｅｎ，ｉｎｓｉｅｓｙＺｅｊａｇ２２１）ＳｈｏｏｅｔｃｄＩｏｍａｏｎｉｅｒｇＪａｇｕＵｎｖｒｉ，ｈｎｉｎ１０３Ｅｒａａｎｉｉｔ
ｐｔｆｒｒ，ｗｈｃｓｂｓｄｏｅＯｔｕｔｒｓｏｄｓｌｃｉｇｍｅｏｕｏｗａｄｉｈｉａｅｎｔｓｈｅｈｌｅｅｔｔｄ．Ｂａｅｎｈｅｉｆｒａｉｎｏｎｔｏｙｏｍａｅｐｘｌ，ａｐａｔｅｕｓｖｈｎｈｓｄｏｔｎｏｍｔｆｅｒｐｆｉｇｉｅｓｒｉｒｃｒｉｅｏｌａａｇｒｔｍｅｅｒｈｏｔａｈｅｈｌＩｏｎｙｒｄｃｓｔｅｒｎｉｇｔｍｅｂｕｓａｅｔｒｓｌ－ｄｐａｉｉＷｉｉｌｏｔｍ，ｅｉｇｌｏｉｈｉｕｓｄｔｓａｃｐｉｌｔｒｓｏｄ．ｔｔｏｌｅｕｅｈｕｎｎｉ，ｔｏｈｓｂｔｅｅｆａａｔｂｌｔｓｏｃｎｌａｙ．ｔｔｓａｇｒｈｔｈｈｉｈｍａｅｃｎｂｅｍｅｅｆｅｔｅｙｅｅｆｔｓｕｅｅｎｏｉｇｅｍｏａｒｂｍｏａｎ．ｈｅｓｇｎａｉｎｒｓｌｈｓｍｏｅｄｅａｌ，ｉｈｉｏａｅｓｇｎｔｄｅｆｃｉｌｖｎｉｎｖｎａｄｎｔｔｓｎｌ — ｄｏｉｄｌｏｅＴｅｍｅｔｔｅｕｔａｒｔｉｓｗｈｃｓｇｏｄｖｉｉｈｅｌｏｔｅｆａｕｅｅｔａｔｏ．ｘｅｍｅｔｗｉｈＬｅａｉｇａｅａｄｇｄｒｓｌｉｏｔｉｅｏｔｅｔｒｘｃｉｎＡｎｅｐｒｎｔｎｈｒｉｍａｅｉｍｄｎｏｏｅｕｔｓｂａｎｄ．ｓ

基于信息熵的图像分割技术研究

基于信息熵的图像分割技术研究随着数字图像处理技术的不断发展，图像分割技术在很多领域得到了广泛的应用。

图像分割是图像处理的重要基础，它的主要目的是将一幅图像分割成若干个区域，每个区域都具有相似的特征。

在图像分割中，信息熵是一种重要的度量手段，它可以用来衡量分割后图像的复杂度和信息量大小。

这种度量方法在基于信息熵的图像分割技术中得到了广泛的应用。

基于信息熵的图像分割技术基本思路是：将原图像分割成若干个不同的区域，然后计算每个区域的信息熵，通过比较各个区域的信息熵大小来确定最佳的划分方式。

一般情况下，图像的信息熵越大，表示其具有更高的纹理或颜色变化，因此可以采用更细致的分割方式。

基于信息熵的图像分割技术的实现有很多不同的方法，以下介绍其中几种常用的方法：1. 基于区域生长的图像分割方法基于区域生长的图像分割方法是一种基于像素集合的分割技术，其基本思想是从种子点开始，逐步生长并合并像素，直到得到一组完整的区域。

在生长的过程中，可以采用信息熵作为度量标准，通过比较各个区域的信息熵来决定是否需要合并或分裂区域。

2. 基于聚类分析的图像分割方法基于聚类分析的图像分割方法是一种基于像素相似性的分割技术，其基本思想是将像素分成若干个类别，从而达到图像分割的目的。

在聚类分析过程中，可以采用信息熵作为度量标准，通过比较不同类别之间的信息熵来确定最佳的类别分组方式。

3. 基于分形分析的图像分割方法基于分形分析的图像分割方法是一种基于几何特征的分割技术，其基本思想是通过分析图像的分形维数来确定最佳的分割方式。

在分形分析中，可以采用信息熵作为度量标准，通过比较不同区域的信息熵来确定最佳的分割方式。

总的来说，基于信息熵的图像分割技术是一种非常有效的图像分割技术，可以应用于各种类型的图像处理任务中。

随着技术的不断发展，相信这种技术将会在未来得到更广泛的应用和发展。

图像分割算法的原理与效果评估方法

图像分割算法的原理与效果评估方法图像分割是图像处理中非常重要的一个领域，它指的是将一幅图像分割成多个不同的区域或对象。

图像分割在计算机视觉、目标识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。

本文将介绍图像分割算法的原理以及评估方法。

一、图像分割算法原理图像分割算法可以分为基于阈值、基于边缘、基于区域和基于图论等方法。

以下为其中几种常用的图像分割算法原理：1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种简单而高效的分割方法。

它将图像的像素值进行阈值化处理，将像素值低于阈值的部分归为一个区域，高于阈值的部分归为另一个区域。

该算法的优势在于计算速度快，但对于复杂的图像分割任务效果可能不理想。

2. 基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测图像中的边缘来实现分割。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

该算法对边缘进行检测并连接，然后根据连接后的边缘进行分割。

优点是对于边缘信息敏感，适用于复杂场景的分割任务。

3. 基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将图像分割成多个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。

常用的方法包括区域生长、分裂合并等。

该算法将相邻的像素进行聚类，根据像素之间的相似度和差异度进行分割。

优点是在复杂背景下有较好的分割效果。

4. 基于图论的图像分割算法基于图论的图像分割算法将图像看作是一个图结构，通过图的最小割分割图像。

常用的方法包括图割算法和分割树算法等。

该算法通过将图像的像素连接成边，将图像分割成多个不相交的区域。

该算法在保持区域内部一致性和区域间差异度的同时能够有效地分割图像。

二、图像分割算法的效果评估方法在进行图像分割算法比较和评估时，需要采用合适的评估指标。

以下为常用的图像分割算法的效果评估方法：1. 兰德指数（Rand Index）兰德指数是一种常用的用于评估图像分割算法效果的指标。

它通过比较分割结果和真实分割结果之间的一致性来评估算法的性能。

基于信息熵的图像分割阈值迭代改进算法

法两大类。前者利用灰度频率信息对分布信息进行分割，而后
者利用局部空间信息进行分割，将具有相似特性的像素集合起来构成区域 …。图像阈值分割常用的算法有：方图法，峰直双值法，迭代法，最大类问方差（ＳＵ），ＯＴ法最大熵法，矩不变法，模糊聚类法等等。这里所要用到的迭代算法是由Ｇｎａｅｏｚｌｚ和
０引言
图像分割是应用一种或多种运算将图像分成一些具有类似特性（如颜色、纹理、密度等）区域，的主要有阈值方法和区域方
（Ａ）＝ｌｏ１
一ｌＰ（）ｏＡｇ
（）１
我们可以直观地把信息量看作是收到某消息所获得的信息量（即收到某消息后获得关于某基本事件发生的信息量）。我们定义自信息的数学期望为信源的平均自信息量，：即
孙路毕笃彦
（军工程大学工程学院空陕西西安７０３）１０８
摘
要
将信息熵理论和分割阈值迭代法融合，出一种基于图像目标信息熵的闽值迭代选取方法，将这种改进的迭代法与目提并
前常见的最大类问方差法和最大熵法进行比较。实验表明，此算法具有速度快，总体分割效果好的优点。
均信息量Ｊ。
Ｗｏｄ［０２用于自动选取阈值而提出的迭代步骤，理是将ｏｓ２０］原
直方图用两个高斯分布或类高斯分布概率函数近似，阈值选取

红外图像中弱小目标检测技术研究

红外图像弱小目标检测技术研究1、本文概述随着技术的不断进步，红外成像技术已成为现代军事、航空航天、民用安全等领域不可或缺的重要工具。

特别是在夜间或弱光条件下，红外成像技术以其独特的成像方法实现了对目标的清晰观察和识别。

在实际应用中，红外图像往往含有大量的噪声和干扰，使得弱目标的检测异常困难。

研究红外图像弱小目标检测技术具有重要的现实意义和应用价值。

本文旨在探索红外图像弱小目标检测技术的相关理论和方法。

我们将分析红外图像的特征，以了解红外图像中弱小目标的特征和困难。

我们将回顾现有的弱目标检测算法，包括基于滤波的方法、基于背景抑制的方法和基于多帧融合的方法等，并分析其优缺点和适用场景。

接下来，我们将提出一种基于深度学习的弱目标检测算法，该算法通过从红外图像中提取和分类深度特征来实现对弱目标的精确检测。

我们将通过实验验证所提出算法的有效性，并将其与其他算法进行比较，为红外图像弱小目标检测技术的发展提供参考和启示。

2、红外图像弱小目标检测技术综述红外图像弱小目标检测技术是识别、提取和跟踪复杂背景下弱目标的重要技术。

由于红外图像中弱目标的信噪比低、对比度低、体积小、运动轨迹不确定等特点，其检测成为一项极具挑战性的任务。

近年来，随着红外成像技术和信号处理技术的快速发展，红外图像中的弱小目标检测技术也受到了广泛的关注和研究。

红外图像弱小目标检测技术的核心在于如何有效地从复杂背景中提取目标信息。

这通常涉及多个阶段，如图像预处理、对象增强、对象提取和对象跟踪。

在图像预处理阶段，主要目的是去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续的目标检测提供良好的基础。

在目标增强阶段，使用直方图均衡和对比度增强等各种算法来提高目标与背景之间的对比度，从而突出目标信息。

在目标提取阶段，采用阈值分割、边缘检测、形态学处理等方法从增强图像中提取目标区域。

在目标跟踪阶段，通过滤波算法、匹配算法等实现对目标的连续跟踪。

目前，在红外图像中微弱小目标的检测方面取得了重大进展。

基于最大熵的模糊核聚类图像分割方法

３模糊核聚类算法
假设输入空间的样本向量Ｘ∈Ｒ，＝，，ｎ，被某一非ｉ１ …，２线性映射映射到某一特征空间Ｒ，从而得到Ｏ（．ｘ），（，Ｏ（） …，ｘ）。模糊核聚类算法的目标函数为：
２研究背景
近几年来，随着核方法构造的支持向量机理论的飞跃发展，学者们尝试着把核方法应用到聚类算法中来Ｊ。通过引入Ｍｅｃｒｒｅ核函数，使得复杂的模式分类问题映射到高维空间后，比在低维空间里更容易线性可分。输入空间映射到特征
用最大熵算法对原始图像进行初步分割，求得初始聚类中心；引入Ｍｅｅ核函数，把输入空间的样本映射到高维特征空间，并在特征空ｒｒｃ间中进行图像分割。实验结果表明，该方法能减少迭代次数，使分类结果更稳定，从而较好地把目标从背景中分割出来。
关健诃：糊核聚类；最大熵；特征空间；图像分割模
ｌ８８
计
算
机
工
程
２１年５月２日０１０
的隶属度。，需要满足如下约束条件：
域中心为ｔ背景所在的区域中心为＋一１２，这里￡为／２，Ｌ）／图像的灰度级；然后把（２＠＋ —１２作为基于最大熵的模ｔ，Ｌ））／／
糊核聚类图像分割方法的初始聚类中心 “ 。 ” （）３选择核函数及其参数。本文采用可以将有限维样本宅
（，・（）ｖ）
其中，为高斯核函数的宽度。（）４根据式（）５，利用聚类中心矩阵 “ “ 更新隶属度矩阵，
得到ｕ“）。

基于偏斜度的图像局部熵算法

困难［１】。近二十年来，我国各大院校相继对基于红外图像的运动弱小目标的检测算法进行了大量研究，已取得了长足的进展，提出了三维匹配滤波器法、动态规划法、神经网络法、遗传算法等弱小目
ｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ａｆｔｅｒｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｐｒｏｖｅｄｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｄｅｔｅｃｔｔｈｅｗｅａｋｔａｒｇｅｔ，ｉｔｈａｓａｓｉｍｐｌｅ
如果一个试验Ｓ有ｎ个结果＝ “＝ｌ，２， …，玎），每个事件的概率分布Ｐ，则每个结果本身的信息为
隐蔽性好等优势，在军事武器系统中发挥着越来越
重要的作用。但由于要对目标进行早期探测和精确
图１检测流程
打击，往往目标距离较远，使得目标在场景中一般尺寸较小、噪声较大、背景复杂，给检测带来很大
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｃａｕｓｅｉｔｉｓｈａｒｄｔｏｄｅｔｅｃｔｉｎｆｒａｒｅｄｗｅａｋｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｓ，ｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｌｏｃａ１．ｅｎｔｒｏｐｙ

局部熵驱动的生物医学图像分割偏移场恢复耦合模型

摘要：为降低噪声影响同时恢复图像偏移场，提出一种基于局部熵信息的分割与偏移场恢复耦合模型．该模型在水平集理论的整体框架下将局部熵引入耦合模型，进而将其改造成全局凸函数，并利用Ｓｐｌｉｔ — Ｂｒｅｇｍａｎ方法求得全局最优解．实验结果表明，文中模型可以准确、快速地分割灰度不均匀图像，同时可较好地恢复出图像的偏移场信息，对初始曲线和参数也具有较好的鲁棒性．
生物医学图像分割是图像处理技术在高科技领域的主要应用之一．目前已有很多学者致力于图像分割方法的研究，然而由于反射频率、组织差异性、
图像分割方法在分割目标时不甚理想．
目前，生物医学图像分割方法主要有基于图谱
Ｍａｖ２Ｏ１３
局部熵驱动的生物医学图像分割偏移场恢复耦合模型
方林王顺凤，冀晓娜，张建伟，陈允杰，
（南京信息工程大学滨江学院
（ｗｓｆｎｕｉｓｔ＠ｙａｈｏｏ．ＣＯ１ＴＩ．ｅｎ．）
南京２１００４４）
理论的和基于变分理论的，其中后者的分割模型由
ＷａｎｇＳｈｕｎｆｅｎｇ，ｊｉＸｉａｏｎａ，ＺｈａｎｇＪｉａｎｗｅｉ，ＣｈｅｎＹｕｎｊｉｅ，ａｎｄＦａｎｇＬｉｎ
（ＢｉｎＪｉａｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４）

基于LDC的图像过渡区提取与分割

基于LDC的图像过渡区提取与分割陈从平;秦武;方子帆【摘要】A novel algorithm for the image transition region extraction and segmentation is presented based on local definition-complexity of the image. At first,the local definition of the original image is calculated to get a definition image, which enhanced the transition region's grey level. Then the local complexity of the definition image is calculated and transition region extraction threshold is gotten based on the complexity curve. At last,segmentation is made to the original image according to the threshold value obtained from the extracted transition region histogram. Experiment results demonstrate that the proposed algorithm achieves a better transition region extraction and segmentation performance.%提出一种基于局部清晰度-复杂度的图像过渡区提取算法,通过计算图像局部清晰度获得清晰度图像,增加了过渡区灰度层次信息,再计算清晰度图像的局部复杂度,并根据复杂度曲线确定过渡区提取门限对过渡区进行提取,根据提取的过渡区灰度直方图,获得图像的分割阈值并对图像进行分割.实验结果表明,本文方法比传统的基于局部复杂度法提取的过渡区更加准确,图像分割效果更好.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2011(041)009【总页数】4页(P1023-1026)【关键词】过渡区提取;清晰度;复杂度;图像分割【作者】陈从平;秦武;方子帆【作者单位】三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002;三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002;三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言基于过渡区提取的图像分割是近年来提出的一种新的阈值分割方法。

基于模糊聚类的图像分割算法研究

基于模糊聚类的图像分割算法研究基于模糊聚类的图像分割算法研究摘要：图像分割是计算机视觉领域的一个重要问题。

在本文中，我们将介绍一种基于模糊聚类的图像分割算法。

该算法利用模糊聚类的特点，通过对图像的像素进行聚类并确定像素的隶属度，从而实现对图像的分割。

我们将详细介绍算法的原理、步骤和实验结果，并对算法的性能进行评估。

1. 引言图像分割是图像处理领域的一个基础性问题，它指的是将图像划分为若干个不相交的子区域或对象的过程。

图像分割在许多领域中都有广泛应用，如医学图像处理、计算机视觉和模式识别等。

目前，有很多图像分割算法被提出，其中基于模糊聚类的算法是一种常用的方法。

2. 模糊聚类的原理模糊聚类是一种模糊集合理论在聚类分析中的应用。

在传统的聚类分析中，每个对象只能属于一个聚类；而在模糊聚类中，每个对象可以同时属于多个聚类，并具有一定的隶属度。

模糊聚类的目标是最大化聚类内部的相似性，并最小化聚类之间的差异。

3. 基于模糊聚类的图像分割算法基于模糊聚类的图像分割算法主要分为以下几个步骤：3.1 图像预处理首先，对原始图像进行预处理，包括灰度化、平滑化和边缘检测等操作。

这些预处理步骤有助于减少噪音和增强图像的对比度，从而使得图像分割的结果更加准确。

3.2 特征提取在进行聚类之前，需要选择合适的特征来表示图像的像素。

常用的特征包括颜色、纹理和形状等。

特征提取的目的是将高维的像素空间转换为低维的特征空间，并保留尽可能多的有用信息。

3.3 模糊聚类在进行模糊聚类之前，需要确定聚类的数目。

可以利用一些聚类数目确定的方法，如肘部法则和模糊C均值聚类等。

然后，利用模糊聚类算法来对图像的像素进行聚类，并计算像素的隶属度。

3.4 图像分割根据像素的隶属度，可以将图像分割成若干个不相交的子区域。

一种简单的分割方法是根据隶属度的阈值来确定像素所属的聚类。

更复杂的方法还可以利用像素的空间信息和相邻像素的隶属度来进行分割。

4. 实验结果与讨论为了评估算法的性能，我们在多个图像数据集上进行了实验，并与其他常用的图像分割算法进行了比较。

一种红外目标图像的自动分割方法

中分号Ｐ１１啊粪ｌ３．Ｔ９４
种红外目标图像的自动分割方法
吴盘龙．李育俊．张科
（西北工业大学航天学院，西安７０７）１０２
摘
要：针对红外成像制导过程中运动目标的分割，提出了一种红外目标图像的自分割方法，动它首先对目标红外图像进行多尺度形态滤
［ｙｗｒｓＩｇｅｍｅｔｔｎＭｏｐｏｏｉｌｌｒｇＪｉｔｅａｖｎｒｐＫｅｏｄ］ｍａｅｓｇｎａｉ；ｒｈｌｇｃｔｉ；ｏｎｌｉｅｔｙｏａｆｅｎｉｒｔｅｏ
利用红外成像实现自动目标检测、识别与跟踪是精确制
在定义域内的极大、极小运算。其它形态学变换都是膨胀和
ｔｅｏｊｃａｄｂｃｇｏｎ．ｅｏｄｙｔｅｏｎｒｌｉｅｅｔｐｈｅｈｌｉａｐｉｄｔｅｔｅｔｒｓｏｅｇ；ｉａｌ，ｈｒｓｏｄｄｉｇｈｂｅｔｎａｋｒｕｄＳｃｎｌ，ｈｉｔｅａｖｎｒｙｔｒｓｏｄｓｐｌｇｔｈｅｈｄｄｉｅＦｎｌｔｅｔｅｈｌｅｍａｅｉｊｔｏｅｏｈｍａｙｈｓ
ＡｎＡｕｏａｉｅｍｅｔｔｏｅｈｄｆｒＩＴｒｅｍａｅｔｍｔｃＳｇｎａｉｎＭｔｏｏＲａｇｔＩｇ
ＷＵＰｎｏｇＬａｊｎＺａｌｎ，Ｉｎｕ，ＨＡＮＫｅＹＧ
（ｏｌｅｏＡｔｎｕｉｓＮｏｔｗｓｒｏｙｅｈｉａＵｎｖｒｉ， ’ｎ７０７）Ｃｌｇｆｓｏａｔ，ｒｅｔｎＰｌｔｃｎｃｌｉｅｓｙＸｉ１０２ｅｒｃｈｅｔａ