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基于Otsu准则的红外图像快速分割算法
基于Otsu准则的红外图像快速分割算法
摘要：红外图像的分割是图像处理和计算机视觉领域中的重要任务之一。本文提出了一种基于Otsu准则的红外图像快速分割算法。该算法结合了Otsu准则的自适应阈值选择能力以及分水岭算法的边缘保持特性，能够有效地提取红外图像中的目标信息。实验结果表明，该算法在红外图像分割任务上具有较高的准确性和快速性，有望在实际应用中得到广泛的应用。
关键词：红外图像；分割算法；Otsu准则；自适应阈值选择
1.引言
红外图像的分割是图像处理和计算机视觉领域中的重要任务之一。红外图像通常包含丰富的目标信息，如人体、车辆、建筑物等。利用分割算法能够有效地提取这些目标信息，为后续的目标检测和识别任务提供有价值的辅助。然而，由于红外图像具有低对比度、噪声干扰等特点，分割任务具有一定的难度。因此，研究一种准确快速的红外图像分割算法具有重要的意义。
2.Otsu准则
Otsu准则是一种经典的图像分割算法中的自适应阈值选择方法。其基本思想是通过优化类间方差来选择合适的阈值，使得图像的前景与背景最大程度地分离。该方法通过计算图像的灰度直方图来实现阈值的选择，具有较好的泛化能力和快速性。
3.基于Otsu准则的红外图像快速分割算法
本文基于Otsu准则提出了一种快速分割红外图像的算法。具体步骤如下：
1)预处理：对红外图像进行预处理，包括图像去噪、增强等操作，以减小噪声干扰，提高图像质量。
2)Otsu分割：计算红外图像的灰度直方图，并根据Otsu准则选择分割阈值，将图像分为前景和背景两个部分。
3)分水岭算法：利用分水岭算法对分割结果进行进一步处理，以提取出目标的轮廓和边缘信息。
4)后处理：对分割结果进行后处理，包括目标区域的填充、连接等操作，以消除分割误差和提升分割质量。
5)目标提取：根据分割结果提取出红外图像中的目标信息，为后续的目标检测和识别任务提供有价值的辅助。
4.实验结果与分析
本文采用了一组真实红外图像进行了实验验证。实验结果表明，该算法能够准确地提取红外图像中的目标信息，并具有较快的分割速度。与传统的分割算法相比，本文算法在分割质量和分割速度上都具有明显的优势。同时，该算法对图像的对比度和噪声具有一定的鲁棒性，适用于不同类型的红外图像。
5.结论
本文基于Otsu准则提出了一种快速分割红外图像的算法。该算法具有较高的准确性和快速性，能够有效地提取红外图像中的目标信息。实验结果表明，该算法有望在红外图像处理和计算机视觉领域得到广泛的应用。进一步的研究可以考虑对算法进行优化，以提升分割效果和处理速度。
参考文献：
1)Otsu,N.Athresholdselectionmethodfromgray-levelhistograms.IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,1979.
2)Vincent,L.,Soille,P.Watershedsindigitalspaces:anefficientalgorithmbasedonimmersionsimulations.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1991.