基于能量梯度场映射关系的红外图像分割方法

摘要：

为了解决红外图像在图像配准中对比度低、背景复杂、红外目标受噪声干扰严重、传统分割方法易产生过分割或欠分割的问题，提出了一种基于改进的脉冲耦合神经网络（ PCNN ）和形态学方法的红外图像分割算法。首先根据图像能量分布情况提取纹理图像，将纹理图像通过PCNN进行分割，PCNN的链接强度根据区域能量在梯度场的变化自适应设定；由于PCNN的点火位置集中于红外目标部分，通过点火映射图可以得到连贯清晰的红外目标轮廓；再通过形态学方法滤除背景干扰。结果表明，该方法能够精确分割红外图像，分割结果优于传统方法。

关键词：图像处理、图像分割、脉冲耦合神经网络、梯度场、形态学

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61261028

在线出版日期：2015-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：76-81