基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割.docx

基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割
摘要
本文基于熵空间理论和小波变换，研究红外图像的纹理分割方法。通过对小波变换系数的熵值进行计算，可以准确地描述红外图像的纹理信息。在这个基础上，本文提出了一种基于熵空间理论和小波变换的红外图像分割算法。该算法将图像分成多个小区域，并分别计算每个小区域的小波变换熵值，从而实现对图像纹理的精细刻画。该算法在对比实验中表现出了优越的分割效果。
关键词：红外图像；纹理分割；熵空间理论；小波变换
Abstract
Inthispaper,westudythetexturesegmentationmethodforinfraredimagesbasedontheentropyspacetheoryandwavelettransform.Bycalculatingtheentropyvalueofwavelettransformcoefficients,wecanaccuratelydescribethetextureinformationofinfraredimages.Basedonthis,weproposeatexturesegmentationalgorithmforinfraredimagesbasedontheentropyspacetheoryandwavelettransform.Thealgorithmdividestheimageintomultiplesmallregionsandcalculatesthewavelettransformentropyvalueofeachsmallregion,whichachievesfinecharacterizationoftheimagetexture.Thealgorithmshowssuperiorsegmentationperformanceincomparativeexperiments.
Keywords:infraredimage;texturesegmentation;entropyspacetheory;wavelettransform
1.引言
红外图像是一种通过感应红外辐射来获取图像信息的技术图像，对许多领域具有广泛的应用。在实际应用中，红外图像中普遍存在着复杂的纹理结构，如云层、天空、人体表面等，这些结构的存在会干扰目标的检测定位。因此，对红外图像的纹理进行分割，对于识别红外图像中的目标非常必要。
目前，已经有很多关于红外图像分割的研究，例如基于边缘检测、基于聚类等方法。但是，对于纹理结构比较复杂的红外图像，这些方法容易出现误差或不准确的情况。因此，本文提出了一种基于熵空间理论和小波变换的红外图像分割方法，通过准确地描述图像的纹理信息，实现了对图像纹理的精细分割。
2.相关技术
2.1熵空间理论
熵空间理论是一种用于图像处理的新技术，它将图像中的熵值作为一个新的图像特征，在分割和识别等领域取得了很好的效果。在图像分割中，利用熵空间理论可以精准地描述像素的分布，从而实现对像素的自适应分割。
2.2小波变换
小波变换是一种广泛应用于图像处理领域的算法，它可以把信号分解成多个不同尺度的频率成分。在图像纹理分割中，小波变换可以有效地描述图像的纹理信息，特别是对于粗糙或复杂的纹理结构有着很好的效果。
3.基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割方法
3.1算法流程
（1）将红外图像分成多个小区域，每个小区域的大小可以根据实际应用来调整。
（2）对于每个小区域，对其进行小波变换，并计算小波变换系数的熵值。
（3）将每个小区域的熵值作为特征向量，进行聚类分析，得到图像的纹理分割结果。
3.2实验结果
为了验证本文提出的纹理分割方法的有效性，我们选择了一些典型的红外图像进行测试，并将本文提出的方法与传统聚类算法、小波分析算法等进行了对比。
实验结果表明，本文提出的方法在检测复杂的纹理结构上具有很好的效果，得到的分割结果更加准确、清晰。与传统的聚类算法相比，本文提出的方法可以在保留目标细节的同时，有效地去除图像的噪声和背景干扰。
4.结论
本文提出了一种基于熵空间理论和小波变换的红外图像纹理分割方法。通过对小波变换系数的熵值进行计算，可以准确地描述红外图像的纹理信息。实验结果表明，该方法在检测红外图像中的复杂纹理结构方面具有很好的效果，可以在目标检测与定位等方面具有广泛的应用。