摘要近年来，现代科学以十分惊人的速度发展，在现代科学的带动下，红外成像技术也呈现出良好的发展局面，应用范围越来越广泛。由于红外图像有整体灰度值小、噪声相对较大的缺点，需要对红外图像进行处理以识别目标。本文介绍红外图像的基本的预处理方法及分割方法，编程实现常用的红外图像目标检测算法，用MATLAB进行仿真，比较红外图像各种分割方法的优缺点，并分析各种图像分割方法的使用范围。结果表明，本文介绍的算法能较好的提取出红外图像的目标。19599
关键词 红外图像 图像分割 边缘检测 统计阈值
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title the algorithm research of Infrared image segmentation
Abstract
In recent years, modern science develops in a very alarming rate, driven by modern science, infrared imaging technology is also showing a good development situation and more extensive ranges of applications. Since infrared images have disadvantages of small gray value and relatively large noise , there is some need for infrared image processing to identify the target. This article describes the basic methods of infrared image preprocessing and infrared image segmentation, programming commonly used algorithms to detect targets in infrared images and simulating with MATLAB.It also compares the advantages and disadvantages of methods of various infrared image segmentation , and analysis their scope of use. The results show that the algorithms described in this article can extract the target in infrared image well.
Keywords infrared images image segmentation edge detection statistical threshold
目次
1 绪论 1
1.1 课题研究意义 1
1.2 国内外研究现状和发展趋势 1
1.3 本文主要内容和安排 2
2 红外图像分割预处理 3
2.1 红外图像产生过程及特征 3
2.2 直方图修正 3
2.2.1 直方图的定义及特点 3
2.2.2 红外图像直方图 4
2.3 图像平滑处理 5
2.3.1 邻域平均法 5
2.3.2 中值滤波法 6
2.3.3 多图像平均法 7
2.4 图像锐化处理 8
2.4.1 梯度定义 8
2.4.2 梯度图像输出方法 8
3 红外图像分割 10
3.1 图像分割定义及概述 10
3.2 边缘检测算子 10
3.2.1 Roberts 边缘算子 10
3.2.2 Sobel 边缘算子 11
3.2.3 Prewitt 边缘算子 12
3.2.4 高斯拉普拉斯边缘检测算子 13
3.2.5 Canny 边缘算子 13
3.3 区域分割方法 14
3.3.1 区域生长法 14
3.3.2 区域分裂与合并 15
3.4 阈值分割方法 15
3.4.1 最大类间方差法(Otsu) 16
3.4.2 最大熵法 18
3.4.3 迭代法 19
3.4.4 一种统计阈值分割方法 20
结论 22
致谢 23
参考文献 24
1 绪论
1.1 课题研究意义
温度在绝对零度以上的所有物体内部都存在微观粒子的运动，导致物体表面不断发出红外辐射。这种辐射是一种不可见光，其波长比可见光长。红外探测器接收这种不可见辐射，然后得到的信号通过处理电路和显示系统转换为可见光图像，为人类识别和分辨。 MATLAB红外图像分割算法研究+文献综述:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_11024.html