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基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法

汪方斌,  孙凡,  王峰,  赵汝海,  雷经发,  王雪

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汪方斌, 孙凡, 王峰, 赵汝海, 雷经发, 王雪. 基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法[J]. 红外技术, 2020, 42(3): 245-256.
引用本文: 汪方斌, 孙凡, 王峰, 赵汝海, 雷经发, 王雪. 基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法[J]. 红外技术, 2020, 42(3): 245-256.
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WANG Fangbin, SUN Fan, WANG Feng, ZHAO Ruhai, LEI Jingfa, WANG Xue. Infrared Polarization Thermal Image Segmentation Algorithm Based on Tsallis Entropy[J]. Infrared Technology , 2020, 42(3): 245-256.
Citation: WANG Fangbin, SUN Fan, WANG Feng, ZHAO Ruhai, LEI Jingfa, WANG Xue. Infrared Polarization Thermal Image Segmentation Algorithm Based on Tsallis Entropy[J]. Infrared Technology , 2020, 42(3): 245-256.
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基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法

  • 安徽建筑大学机械与电气工程学院,安徽合肥 230601;安徽建筑大学建筑机械故障诊断与预警重点实验室,安徽合肥 230601

  • 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室,安徽合肥,230031

基金项目: 国家自然科学基金(61871002,51805003)%安徽省自然科学基金(1808085ME125)%安徽省教育厅高校自然科学和社会科学研究项目(KJ2017ZD42)%偏振光成像探测技术安徽省重点实验室开放课题、安徽省重点研究与开发计划项目(1804a09020009)
详细信息

  • 中图分类号: TP391.4

Infrared Polarization Thermal Image Segmentation Algorithm Based on Tsallis Entropy

    摘要
  • 摘要: 传统红外热像存在对比度低、边缘模糊等不足而使目标区域分割困难,红外偏振热像能够凸显边缘和轮廓特征,因此在环境监测、军事侦察、工业无损检测等领域得到广泛的应用,但如何进行红外偏振热像分割目前研究较少.为此,本文提出了一种基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法.首先通过Tsallis阈值对偏振方位角热像进行初分割,然后以最小化初分割热像交集与并集误差率优化Tsallis指数,再利用指数优化后的Tsallis阈值对偏振方位角热像进行优化分割并通过连通域检测去除误分割得到二次分割图,最后以二次分割图交集区域为种子区域、并集区域为边界,通过区域生长法得到最终分割热像.实验结果显示,本文算法相对最小Tsallis交叉熵法、Otsu法和模糊聚类法错分区域小,在主观视觉效果和区域间对比度、形状测度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标.
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