基于分數(shù)階微分的紅外圖像分割算法研究.pdf

1、紅外圖像分割技術(shù)是隨著紅外技術(shù)的發(fā)展而日漸興盛起來的，從上個世紀開始紅外技術(shù)就已經(jīng)被各個領(lǐng)域所應用了，由此可知該技術(shù)在科學技術(shù)以及生產(chǎn)生活中扮演者多么重要的角色，所以紅外圖像分割也因此成為大家爭相研究的一個熱點，于是本文就開展了對該問題的研究。
　　本文的圖像分割工作主要是要把圖像分割成目標區(qū)域和背景區(qū)域，圖像分割它是計算機視覺領(lǐng)域中的一個基本而且很重要的問題，分割結(jié)果的好壞會造成對視覺系統(tǒng)的性能的直接影響。因此不論是從原理和應用

2、上來看，還是從應用效果的評估上來看，對圖像分割技術(shù)的深入研究都是具有十分重要的意義的。
　　本文主要介紹了圖像分割的基本知識，總結(jié)了各類圖像分割算法并把它運用到紅外圖像分割，把這些方法對紅外圖像進行處理得到了實驗結(jié)果。針對紅外圖像的特點以及目前的研究狀況，本文提出了基于分數(shù)階微分的模糊聚類紅外圖像分割算法，并對模糊指數(shù)m的選取進行了討論，采用MATLAB仿真了本文提出的分割算法，針對不同的m值做了不同的實驗，通過對本文提出的新算法

3、的實驗結(jié)果和經(jīng)典的fcm算法的實驗結(jié)果進行對比，客觀上證明了本文算法的有效性?；诖?，又提出了基于分數(shù)階微分的最大熵閾值分割算法，將各類最大熵閾值分割與基于分數(shù)階微分的最大熵閾值分割做實驗對比，又一次證明了基于分數(shù)階微分的紅外圖像分割是有效的，同時將基于分數(shù)階微分的閾值分割和模糊聚類分割作對比，發(fā)現(xiàn)基于分數(shù)階微分的模糊聚類分割效果比起最大熵閾值分割有比較大的優(yōu)勢，從算法的效率和處理正確率上對本文圖像分割算法進行了客觀的評價，分析了各個算