论文研究应用模糊增强及均值漂移实现红外目标分割.pdf

针对复杂环境下红外图像信噪比和对比度低，边缘模糊，目标分割困难的情况，提出一种基于模糊增强和均值漂移图像滤波的红外目标分割方法。首先定义新的隶属度函数，运用模糊集理论进行红外图像增强，避免了传统模糊增强算法的弊病，有效提高目标与背景的对比度；之后利用ICI（交叉置信区）规则确定均值漂移的带宽参数，提出一种新的自适应带宽均值漂移图像滤波方法，实现图像的进一步平滑和聚类；最后利用自适应阈值实现红外目标分割。实验结果表明，算法能够正确有效地分割出复杂环境下的红外目标，并且很好地保持了目标的轮廓细节。