纹理粗糙度在红外图像显著性检测中的应用

• 作者: 姜伟 杨小冈 王宏力 赵爱罡 陆敬辉
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 前视红外图像 纹理粗糙度 超级像素 显著性检测
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 220-228
• 页数: 9页
• 分类号: TJ765.3|TP391.4
• 字数: 5694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20162401.0220

摘要

提出了基于纹理粗糙度的红外图像显著性检测算法,以解决红外图像对比度低,目标显著性检测难的问题.首先,研究了Tamura的粗糙度原理,对粗糙度进行分析和评价,提出了新的粗糙度计算方法.然后,将图像分解为超级像素集合,并计算超级像素的最大平均强度差;利用最大平均强度差定义超级像素的最佳尺度,作为纹理粗糙度的度量.最后,将超级像素区域均匀外延,利用粗糙度的局部对比度和灰度信息度量红外图像的显著性.通过实验验证了本文算法的有效性,结果表明:在10％的噪声水平下,本文粗糙度保持不变,粗糙度特征图一致性较好,而Tamura的粗糙度特征图中杂点明显增多.与其它显著性检测算法对比,本文算法击中率最高,为0.752.该算法挖掘了红外图像的纹理粗糙度特征,为红外图像显著性检测提供了新的特征选择.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宏力	第二炮兵工程大学控制工程系	112	961	15.0	24.0
2	杨小冈	第二炮兵工程大学控制工程系	37	202	9.0	11.0
3	陆敬辉	第二炮兵工程大学控制工程系	34	262	8.0	14.0
4	姜伟	第二炮兵工程大学控制工程系	20	165	5.0	12.0
5	赵爱罡	第二炮兵工程大学控制工程系	6	48	4.0	6.0