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基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息，与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新，使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大，逐渐向分割图像收敛，最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明，该算法对真实图像得到了理想的分割结果。
Chan-Vese可变模块法快速实现红外图像分割
改进Chan-Vese方法 红外图像 图像分割
2009/10/12
Chan-Vese方法作为Mumford-Shah的简化模型，因其水平集函数在演化过程中的全区域变化，会造成计算量极大，严重影响曲线形变速度；即使采用窄带法，在像素大的图像处理中，演化速度也极大地受到限制。提出一种改进Chan-Vese可变模块法快速实现红外图像分割，提出了形变曲线的不同节点根据前一次迭代演化情况，采用不同大小的模块运算，从而极大地提高了Chan-Vese模型演化速度。通过对红外图...
灰度拉伸及边缘扫描在红外图像分割中的应用
红外图像 梯度 边缘轮廓
2009/7/21
提出了一种湿污绝缘子红外图像的综合分割算法，首先用窗口灰度拉伸算法对图像进行增强，接着对图像进行二值化；然后用形态学方法将图像中相关的区域连接起来，将不相关的区域分离开；最后用基于梯度的边缘轮廓扫描法对获得的图像进行处理，将绝缘子图像中的导线去除。仿真结果表明，该分割方法可以很好地将湿污绝缘子从背景上分割出来，边缘清晰，分割质量良好，为后续特征提取和污秽等级的确定奠定了基础。
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基于改进变分水平集的红外图像分割方法
图像分割 曲线演化 水平集方法
2009/4/14
提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法，通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程，该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合，取得了全局极小值，该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感，并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明，该方法效果良好，便于下一步的红外目标识别与跟踪。
一种基于变分水平集的红外图像分割算法
图像分割 红外图像 变分水平集
2009/4/3
红外图像大都存在边缘模糊或离散状边缘的特点,并且图像的先验知识较少,因此红外图像的分割是比较困难的。针对这种情况,该文提出了一种基于图像全局信息并且不需要重新初始化的变分水平集红外图像分割方法,不考虑图像边缘梯度的影响,将图像全局信息作为外部能量项,在很大程度上克服了边缘模糊时过分割的情况。同时通过引入内部变形能量约束水平集函数逼近符号距离函数,省去了重新初始化水平集函数的过程,简化了计算,减小了...