本文選題：前視紅外圖像 + 紋理粗糙度　； 參考：《光學精密工程》2016年01期

【摘要】：提出了基于紋理粗糙度的紅外圖像顯著性檢測算法,以解決紅外圖像對比度低,目標顯著性檢測難的問題。首先,研究了Tamura的粗糙度原理,對粗糙度進行分析和評價,提出了新的粗糙度計算方法。然后,將圖像分解為超級像素集合,并計算超級像素的最大平均強度差;利用最大平均強度差定義超級像素的最佳尺度,作為紋理粗糙度的度量。最后,將超級像素區(qū)域均勻外延,利用粗糙度的局部對比度和灰度信息度量紅外圖像的顯著性。通過實驗驗證了本文算法的有效性,結果表明:在10%的噪聲水平下,本文粗糙度保持不變,粗糙度特征圖一致性較好,而Tamura的粗糙度特征圖中雜點明顯增多。與其它顯著性檢測算法對比,本文算法擊中率最高,為0.752。該算法挖掘了紅外圖像的紋理粗糙度特征,為紅外圖像顯著性檢測提供了新的特征選擇。
[Abstract]:An infrared image salience detection algorithm based on texture roughness is proposed to solve the problem of low contrast and difficult target salience detection. Firstly, the roughness principle of Tamura is studied, the roughness is analyzed and evaluated, and a new roughness calculation method is proposed. Then, the image is decomposed into a set of super pixels, and the maximum average intensity difference of the super pixel is calculated, and the best scale of the super pixel is defined by the maximum average intensity difference as a measure of texture roughness. Finally, the super-pixel region is uniformly epitaxial, and the local contrast of roughness and gray level information are used to measure the significance of infrared image. The experimental results show that the roughness of this paper remains the same and the roughness feature graph is consistent with the Tamura roughness feature graph. The results show that the clutter points in the roughness feature map of Tamura are increased obviously. Compared with other significant detection algorithms, the hit rate of this algorithm is the highest, 0.752. The algorithm mine the texture roughness feature of infrared image and provide a new feature selection for infrared image salience detection.
【作者單位】： 第二炮兵工程大學控制工程系;第二炮兵工程大學士官學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61203189;No.61374054)
【分類號】：TP391.41

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