

一种基于随机差分的红外图像场景校正方法.pdf
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一种基于随机差分的红外图像场景校正方法.pdf
本发明涉及一种基于随机差分的红外图像场景校正方法,属于红外图像处理领域;能够在红外图像场景校正处理中同时进行均匀场景识别计算和非均匀性校正处理,弥补了传统红外图像场景校正方法的不足的问题,提出了基于随机差分和以结果图像非均匀性极小化为目标函数来进行均匀场景像素列集合搜索方法,形成了一种更稳定更有效的红外图像场景校正方法,能够有效识别红外图像中的均匀场景区域,最大限度地保持原始图像信息,获得稳定的高质量的场景校正结果图像。
一种红外图像校正方法.pdf
本发明属于图像处理领域,具体涉及一种红外图像校正方法。该校正方法根据特征超平面划分非线性方程建立了盲元检测模型,通过对模型的训练获得了能够准确划分盲元像素和正常像素的盲元检测方法,避免盲元的错检和漏检,提高图像校正的可靠性。同时,还优化了盲元补偿过程,避免盲元邻域中存在的其他盲元对盲元补偿造成影响,增强了盲元补偿的准确性;在上述基础上,通过自适应非均匀校正,结合剪切波变化改进阈值方法以及非锐化掩膜方法分别对红外图像进行噪声抑制和图像增强,并且对弱小目标进行检测以验证红外图像的校正效果。本发明针对校正中的各
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基于条件随机场的梨园场景图像分割方法摘要本文提出一种基于条件随机场的梨园场景图像分割方法。首先,对图像进行预处理,包括去噪、增强和缩放。然后,通过高斯混合模型对图像进行像素分类,得到初步的分割结果。接着,采用条件随机场对初步分割结果进行优化。通过实验验证,该方法在精度和效率上都取得了较好的表现。关键词:条件随机场,梨园场景,图像分割,高斯混合模型引言图像分割是计算机视觉领域中一个重要的问题,其目的是将图像中的像素划分成不同的区域,以便进一步的分析和处理。对于梨园场景图像分割,传统的方法包括基于阈值、边缘和
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