基于NSCT域和Masi熵的红外图像分割

针对红外图像噪声多、对比度低、边缘模糊等问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域和Masi熵的红外图像分割方法。首先对图像进行NSCT分解,在获得具有多尺度多方向的高频子带基础上,对方向相同、尺度各异的高频子带进行多尺度乘积运算构造乘积图像;然后通过内外轮廓图像对乘积图像进行采样重构直方图,并计算直方图所对应的Masi熵;最后以最大化Masi熵对应的灰度值作为方向阈值,对方向阈值进行加权求和获得最终分割阈值。将提出的方法与2种阈值分割方法、1种神经网络分割方法、1种聚类分割方法以及1种活动轮廓分割方法进行比较,实验结果表明,该方法具有更稳健的分割适应性,能获得分割精度更高的结果。