紅外圖像活動輪廓分割方法研究.pdf

1、圖像處理在軍事、遙感、氣象、醫(yī)學等諸多領域中有重要的應用，而圖像分割又是圖像處理中的重要環(huán)節(jié)。圖像分割的目的是把圖像劃分成一個包含若干個對象的集合，這樣就能為更高層次的圖像分析和理解提供服務。例如，目標識別與跟蹤技術就需要用到圖像分割的結果。自20世紀90年代以來，基于偏微分方程的活動輪廓圖像分割方法逐漸成為眾多學者研究的熱點，并在實踐中證明了它的價值。
　　目前，紅外技術已廣泛應用于制導、自動控制、人工智能等領域。紅外圖像分割對

2、紅外目標的識別與跟蹤起著關鍵性的作用?，F(xiàn)階段，常用的紅外圖像分割方法有閾值法，遺傳算法等。由于活動輪廓圖像分割方法有其自身的優(yōu)點，故已有一些學者將其應用于紅外圖像的分割中，并取得了一定的成果。但總的來說，活動輪廓分割方法在紅外圖像分割中的應用尚處于探索階段。
　　本學位論文針對活動輪廓在紅外圖像分割中的應用做了如下的研究工作：
　　基于邊緣的活動輪廓模型是幾何活動輪廓模型中的一種，在設計該模型時，邊緣停止函數(shù)的選擇對分割結果

3、的好壞起著至關重要的作用。而常用的邊緣停止函數(shù)只用到了圖像像素點的梯度信息來控制曲線的演化，這對噪聲較小，邊緣清晰的圖像能取得良好的分割效果。然而，紅外圖像往往存在著噪聲較大、邊緣模糊、對比度低等特點。故采用傳統(tǒng)的邊緣停止函數(shù)對紅外圖像難以取得良好的分割效果。由于圖像的局部熵能夠很好的反應出圖像局部灰度變化情況且對噪聲有良好的抑制作用，故本文將結合圖像的局部熵信息提出一種新的邊緣停止函數(shù)，將其應用于邊緣活動輪廓模型中。實驗結果表明，新的