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针对复杂背景下的红外图像的小目标提取问题,提出了一种新的红外图像自动分割方法.为了更好地控制计算复杂性及目标提取的准确性,本方法建立在通过自适应Butterworth高通滤波器找到的感兴趣区域之上并充分地利用了该区域中背景信息比较简单、目标易被分割的特性.同时,考虑到像素灰度是红处图像区分目标与背景的重要因素,而像素间的相邻度则能较好的防止虚警的产生,结合像素的灰度和相邻度的综合关系提出了一种新的分割原则.实验证明,新算法取得了很好的效果. 相似文献
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基于区域生长的前视红外图像分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别算法 总被引:8,自引:1,他引:7
提出了一种基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别新算法.根据目标、背景和干扰物的红外多光谱特征信息(辐射强度、光谱分布)构造出目标场景的红外多光谱特征矩阵;采用最大距离法分割图像,融合空间和光谱信息重构出研判目标的红外多光谱特征矩阵;根据研判目标的光谱辐射差异特性建立了红外多光谱图像相关识别准则.实验表明,该识别算法正确可行. 相似文献
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红外成像制导技术以其优越的性能成为当今制导武器发展的主流,舰船红外图像的精确分割是后期舰船识别和跟踪的基础.针对红外舰船目标的有效分割问题,本文提出了一种基于自适应阈值的区域生长和形态学滤波相结合的红外舰船目标分割算法,首先,选取种子点在自适应阈值的情况下进行区域生长,然后将粗分割图像进行形态学滤波,最后运用几何学的图像处理方法,从分割图像中去除相应的背景干扰,提取出目标的有效信息.通过对实验结果进行分析,最终分割出来的图像交叠面积比达到98%以上,而误分百分比均为0%,即没有误分.实验结果表明该算法能够很好地运用于红外舰船目标分割. 相似文献
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在以光源为激励的红外无损检测图像序列采集过程中,由于受到不均匀加热、环境辐射等因素影响,采集到的图像序列存在着背景噪声大、对比度低、缺陷显示效果差等问题,易造成缺陷的漏检。为提高缺陷检出率,提出了基于信赖域反射算法的红外图像序列处理技术。通过算法对加热不均造成的背景噪声进行快速曲面拟合,并将拟合得到的背景曲面从原始图像中减去,从而去除加热不均的背景噪声。利用主成分分析算法对去除背景后的图像序列进行缺陷特征信息提取,进一步提高红外图像的信噪比。结合区域生长算法对缺陷区域进行分割,以提取缺陷区域。实验结果表明:采用上述方法,能够有效地改善红外图像的信噪比,进而达到提高缺陷检出率的目的。 相似文献
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大尺度高分辨率遥感图像机场目标的快速识别 总被引:2,自引:2,他引:0
基于对机场的图像特征、目标特征的全面分析,提出了一种从大幅面高分辨率光学遥感图像(10000×10000 pixel)中快速识别机场目标的算法。首先通过预处理去除图像中大部分与目标特性不相关的区域,然后在剩余区域中作精确的检测,其中用到的目标特征有空间频率、均值、方差和能量等,使用canny边缘检测、线段分割与四邻域跟踪技术对目标进行精确识别。研究结果表明,本文算法能够实现对机场的快速识别,识别算法时间小于2 s。 相似文献
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人体行为识别在安全监护、安防监控、智能家居等诸多领域具有重要的研究意义和广泛的应用价值。由于红外信息具有受光照影响小、保护隐私等特性,因此基于红外信息的人体行为识别方法备受国内外学者关注。本文对包含7种行为类别的红外信息进行连续帧拼接处理,构建红外图像数据集。传统的ResNet-18网络性能较为优异,在可见光图像识别上一直表现良好,但在红外图像识别中效果欠佳。本文根据红外图像特性,对其进行相应改进:首先,构建多分支同构结构,替换7×7卷积,增强网络的表达能力;其次,结合最大池化与平均池化,避免丢失有用信息;最后,引入非对称卷积块构成多重残差结构,并与改进CBAM模块结合对残差块进行优化,从而增加网络多样性,提升网络的特征提取能力。实验结果表明,改进ResNet 18网络识别率达到9996,不但高于传统的ResNet 18网络,而且明显优于基于红外图像的其他网络。 相似文献
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特定目标的检测识别是自动目标识别(ATR)的关键技术之一.机场作为典型的地面目标,一直是自动目标识别领域的热点研究课题.跑道作为最重要的特征被用于机场识别,主要因为其边缘由长直线组成,而且面积大易寻找.在基于启发式的边缘跟踪、直线拟合、合并的基础上,提出了一种新的四边形识别算法.对比由跑道的先验知识经透视变换得到的四边形与检测的四边形对应边长是否一致,来进行前视红外(FLIR)图像中机场的识别.试验表明,本算法充分利用跑道更多的特征信息,增加了机场识别的鲁棒性,并具有良好的识别性能. 相似文献
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针对变电站巡检机器人远程监控系统中红外图像识别存在的问题,提出一种基于改进区域生长法和BP神经网络的红外图像目标设备分割与识别的方法。利用最小二乘法拟合出红外图像中亮度与温度之间的线性关系,建立基于像素的图像温度场;根据设定温度范围确定区域生长法的种子点位置,利用Otsu法确定截屏窗口最优分割阈值,并结合灰度相似性阈值作为区域生长法的分割准则,实现该窗口目标设备精确分割;将分割出的设备二值图像的Hu不变矩作为设备形状特征向量,并对其进行不变性和类间区分度验证;采用引入附加动量法和自适应调整学习率的BP神经网络实现多种电气设备的识别,实验数据表明优化后的BP神经网络具有迭代收敛快,误差波动性小,分类准确度高等特点。 相似文献
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A novel approach for infrared image segmentation with applications to ship surveillance and classification is presented. It employs a watershed transformation using a marker that combines wavelet transform modulus maxima with morphological techniques. This approach is totally automatic and has many advantages compared with the traditional methods, such as its ability to extract objects beyond or below the environment temperature, robustness to noise inherent to infrared images, as well as a solution of the horizon problem. 相似文献