红外技术, 2013, 35 (8): 497, 网络出版: 2013-08-28   

基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割

The Texture Segmentation of Infrared Image Based on The Theory of Entropy Space and CWT
作者单位
海军工程大学,湖北武汉 430033
摘要
背景对目标的干扰是影响红外装备作用距离的重要因素,研究以雾为背景的红外图像中目标的识别方法对红外装备的应用有着重要的意义。突破了传统的红外图像的目标识别方法,通过对雾这种自然纹理的研究,采用小波变换的方法对红外图像提取各个频道上的纹理能量,基于熵空间理论的不同粒度空间分解与合成思想有效实现了以雾为背景的红外图像的纹理分割。
Abstract
The jamming of the background to the target is an important factor affecting the infrared equipment operational range. The research on target recognition method of the infrared image whose background is fog has important implications on the application of infrared equipment. This paper has broken through the traditional recognition method for infrared image target. Through research on the fog texture, one kind of natural texture, we extract texture energy of the infrared image on several frequency bands by continuous wavelet transform(CWT), and we have realized texture segmentation of the infrared image whose background is fog based on decomposition and synthesis theory of different particle size space of entropy space.

胡清平, 张晓晖. 基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割[J]. 红外技术, 2013, 35(8): 497. HU Qing-ping, ZHANG Xiao-hui. The Texture Segmentation of Infrared Image Based on The Theory of Entropy Space and CWT[J]. Infrared Technology, 2013, 35(8): 497.

本文已被 1 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!