基于向量小波多尺度纹理分析的红外小目标检测

向量小波具有一般标量小波所不具备的许多优点。以背景纹理分析为基础 ,首先利用向量小波对不同尺度下各通道图像进行分解 ,然后利用能量法提取其局部纹理特征 ,并计算各点的特征向量与中心向量间的距离 ,即可得到一个相关的多尺度距离像 ,根据该距离像进行直方图统计 ,从而实现目标的检测。实验表明 ,本方法对小目标的检测取得了较好的效果 ,检测率高 ,且能较精确地检测出小目标的位置。尤其是本方法所具有的运行速度快 。

基于色彩均匀度的自然图像色彩—纹理分割方法

针对现有图像分割方法中存在的计算复杂,分割结果平滑性不好等问题,提出了基于色彩均匀度的自然图像色彩—纹理分割方法ISBEC。该方法首先对输入图像进行色彩量化,然后利用量化得到的索引图同时进行色彩分割和基于色彩均匀度的多尺度纹理分析,接着将纹理和色彩分割的结果加以结合,最后合并去掉过分割区域。将灰度图像转为色彩分量相同的彩色图像后,ISBEC算法同样可以用于灰度图像的分割。实验结果验证了ISBEC对自然图像色彩—纹理分割的有效性。