傳統(tǒng)紅外熱像存在對(duì)比度低、邊緣模糊等不足而使目標(biāo)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(cè)、軍事偵察、工業(yè)無(wú)損檢測(cè)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,但如何進(jìn)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(guò)Tsallis閾值對(duì)偏振方位角熱像進(jìn)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(duì)偏振方位角熱像進(jìn)行優(yōu)化分割并通過(guò)連通域檢測(cè)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?yàn)榉N子區(qū)域、并集區(qū)域?yàn)檫吔?通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)法得到最終分割熱像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文算法相對(duì)最小Tsallis交叉熵法、Otsu法和模糊聚類(lèi)法錯(cuò)分區(qū)域小,在主觀視覺(jué)效果和區(qū)域間對(duì)比度、形狀測(cè)度評(píng)價(jià)指標(biāo)上有較大的改善,能夠更準(zhǔn)確地分割出目標(biāo)。

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)


本文編號(hào)：3864599