温凯峰

(嘉应学院，广东 梅州 514015)



·图像与信号处理·

结合蚁群算法与二维直方图的红外图像分割

温凯峰

(嘉应学院，广东 梅州 514015)

现有的图像分割算法存在着耗时量大，分割效果不佳等问题，不适用与红外系统领域的应用。针对上述问题，根据灰度级-梯度二维直方图的目标分割优势，通过与蚁群算法相结合，提出了一种结合蚁群算法与二维直方图的红外图像分割算法。通过在传统的灰度-梯度二维直方图进行引入边缘与噪声区域的相关量；通过将图像窗口化，并根据最佳分割阈值对蚁群的启发函数以及信息素更新进行重新定义，来实现红外目标的快速提取。实验结果表明，该算法分割后的红外目标边缘清晰，抗干扰能力较强，且运算速度也得到了有效提高。

分割算法；二维直方图；蚁群算法；红外图像；阈值

1 引 言

图像分割是通过将图像分割成具有不同特性的区域，使各区间的表现出一致性或相似性的图像处理算法；如今在图像分析、图像识别以及图像检测等领域占据着重要的地位，也是目前的研究热点之一。为了有效地对目标信号进行分割，人们深入地对其进行研究,提出了不少图像分割算法,如阈值分割法[1-2]、模糊聚类分割法[3-5]以及直方图割法[6-7]等，并且在这些算法的基础上,人们通过大量的研究也提出了许多改进的算法，使图像分割得到了较大的发展[8-10]。而在红外成像系统中，由于检测运动目标时，当探测器距离目标较远且在图像上只占很小的面积时，会使得现有的目标分割算法难以实现对红外图像目标的准确分割。……