基于最大累积剩余熵的红外图像分割.pdf

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1、34传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第30卷第7期基于最大累积剩余熵的红外图像分割谢鹏鹤，杨恢先，王绪四(湘潭大学材料与光电物理学院，湖南湘潭411105)摘要：经典闽值化分割方法是常用的图像分割方法之一，但对于低对比度，低信噪比的红外图像分割效果不理想，将累积剩余熵运用于红外图像分割，即寻求使得累积剩余熵最大的灰度值作为分割阈值，实验结果表明：基于最大累积剩余熵的图像分割方法是一种有效的红外图像分割方法，比起经典的阈值分割方法

2、，分割红外图像的效果要好。关键词：图像分割；累积剩余熵；红外图像中图分类号：TN911．73文献标识码：A文章编号：1000-9787(2011)06--0034--04一lnI“rared1●lmageSse~ment·at-‘i0n'Dased1Ont-’hemaXl●mUmcumulativVeresiduUalentropyXIEPeng—he，YANGHui—xian，WANGXu-si(SchoolofMaterialandPhotoelectronicPhysics，Xiangta

3、nUniversity，Xiangtan411105，China)Abstract：Classicalthresholdingmethodisoneofthefrequentlyusedimagesegmentationmethod，butitcannotobtaingoodsegmentationresultforinfraredimagewithlowcontrastandlowSNR．Thecumulativeresidualentropyisappliedtotheinfraredima

4、gesegmentation．Themethodseeksgrfdyvaluewhichmakethemaximumcumulativeresidualentropyasthethresholdvalue．Experimentalresultsshowthatthemaximumcumulativeresidualentropyisaneffectiveinfraredimagesegmentationmethod，andcangetbettersegmentationresultforinfr

5、aredimagethantheclassicalthresholdingmethod．Keywords：imagesegmentation；cumulativeresidualentropy；infraredimage0引言割方法，文献[6]针对对数定义信息熵存在无定义值和零图像分割是图像处理中一个非常重要的内容，是图像值问题J，提出了指数信息熵，并将其用于图像阈值分割，分析、理解和计算机视觉中的难点问题，历来受到学者的高用指数运算代替对算运算，也减少了运算时间。文献[8]度关注。虽然各种各样

6、的分割算法层出不穷，但由于图像提出了参数型的Renyi熵图像阈值分割方法，当Renyi熵参种类繁多，没有一种分割算法能够对所有的图像都能取得数选择合适时，可以改善分割效果，但参数的选取没有客观很好的分割效果。红外图像目标和背景的温度差异明显，的依据。这些基于熵的阈值分割方法仅利用了图像灰度级在图像中目标和背景会占据不同的灰度级J，闯值分割方的统计信息，并没有考虑灰度在图像上的空间分布信息，噪法是一种广泛应用的图像分割方法，它计算简单，在红声对分割结果的影响很大，AbtalebAS提出了二维熵阈外

7、图像的分割中应用很广泛。值分割的概念，它的基本思想是用图像的灰度级和一个小实现阈值分割的关键是如何选取阈值，目前比较经典邻域的灰度平均值组成一个二维直方图，在这个二维直方的阈值选取方法有OtsuNA提出的最大类间方差法，0t图上进行熵阈值分割，但这样做，增加了计算复杂度，不利SUNA和KapurJN等人提出的最大香农(Shannon)信于实时处理。针对上述问题，本文提出了基于最大累积剩息熵法，由Otsu方法得到的阈值是目标和背景两类灰度均余熵的红外图像阈值化分割方法。值的平均值，它会将方差大的一

8、类的部分像素划分到方差累积剩余熵是由学者RaoM提出来的，是一种新的小的部分中，使得目标和背景的方差接近J。在最大香农信息度量方式。本文将其用于红外图像的分割，实验结果信息熵法提出来后，学者们又提出了多种基于熵的阈值分表明：基于最大累积剩余熵的阈值分割是一种有效的红外收稿日期：2010～10—16．$基金项目：海南省自然科学基金资助项目(60897)；海南省教育厅基金资助项目(HJ2009—135)第7期谢鹏鹤，等：基于最大累积剩余熵的红外图像分割35图像分割方法。量，则的累积剩余熵定义为1经典