一种基于灰度级连通性的红外图像分割方法

本文提出一种新的基于灰度级连通性的红外图像分割方法。灰度级连通性认为在某个灰度级以下的所有级集合是连通的,则灰度图像是连通的。提出的图像分割方法使用k级特征开运算将图像中包含目标的k级以上的连通成分保留下来,结合图像弱小目标的特征进行k级连通成分分解运算,提取出包含目标的k级连通成分实现图像简化和目标提取,最后结合简单的二值化处理就能够准确地分割出目标。通过仿真结果的比较,证明在红外图像中这种方法可以实现提高信噪比、提取目标和分割图像的目的。

基于灰度级连通性的FLIR图像的目标检测方法

通过对灰度级连通性及其算法的分析,文中给出目标k级成分区域提取算法,并针对前视红外(FLIR)图像序列提出一种目标检测的新方法。这种方法分为帧内和帧间处理:帧内处理利用目标k级成分区域提取算法实现单帧目标检测,帧间处理利用目标时间连通性实现序列图像间的目标关联和目标检测。仿真结果表明:在噪声和杂波干扰下,所提出的方法对红外图像序列弱小目标检测是有效和稳健的。