一种改进的基于局部特征的红外弱目标提取方法

发布时间：2018-10-05 10:09

【摘要】：针对红外图像中背景与目标的复杂性和多样性给弱目标检测带来的困难,提出基于局部方差的二维最大熵分割与遗传算法相结合的阈值分割方法。本文对变电站绝缘套管的红外图像进行了处理,首先采用形态学顶帽变换的方法对其进行增强,然后对图像进行局部方差映射并建立二维直方图,最后结合遗传算法计算出二维最大熵分割阈值进而实现分割。实验结果表明,该方法改善了红外弱目标的提取效果,大大提高了阈值计算的效率,待提取目标越小,遗传算法的作用越能得到体现。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of weak target detection caused by the complexity and diversity of background and target in infrared image, a new threshold segmentation method based on local variance based on maximum entropy segmentation and genetic algorithm is proposed. In this paper, the infrared image of insulating sleeve in substation is processed. Firstly, morphological top hat transform is used to enhance the infrared image, then the local variance mapping of the image is carried out and the two-dimensional histogram is established. Finally, the two-dimensional maximum entropy segmentation threshold is calculated with genetic algorithm to realize segmentation. The experimental results show that this method improves the extraction effect of infrared weak targets and greatly improves the efficiency of threshold calculation. The smaller the target to be extracted, the more effective the genetic algorithm is.
【作者单位】： 西安科技大学电气与控制工程学院;
【基金】：陕西省教育厅自然科学专项(14JKk1467) 西安科技大学博士启动资金(2014QDJ010)
【分类号】：TN219;TP391.41

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本文编号：2252985