傳統(tǒng)紅外熱像存在對比度低、邊緣模糊等不足而使目標區(qū)域分割困難,紅外偏振熱像能夠凸顯邊緣和輪廓特征,因此在環(huán)境監(jiān)測、軍事偵察、工業(yè)無損檢測等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,但如何進行紅外偏振熱像分割目前研究較少。為此,本文提出了一種基于Tsallis熵的紅外偏振熱像分割算法。首先通過Tsallis閾值對偏振方位角熱像進行初分割,然后以最小化初分割熱像交集與并集誤差率優(yōu)化Tsallis指數(shù),再利用指數(shù)優(yōu)化后的Tsallis閾值對偏振方位角熱像進行優(yōu)化分割并通過連通域檢測去除誤分割得到二次分割圖,最后以二次分割圖交集區(qū)域為種子區(qū)域、并集區(qū)域為邊界,通過區(qū)域生長法得到最終分割熱像。實驗結(jié)果顯示,本文算法相對最小Tsallis交叉熵法、Otsu法和模糊聚類法錯分區(qū)域小,在主觀視覺效果和區(qū)域間對比度、形狀測度評價指標上有較大的改善,能夠更準確地分割出目標。

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