低质量红外偏振图像的边缘提取方法

• 作者: 禤世丽 张茂胜 甘永进
• 来源期刊: 激光杂志
• 关键词: MapReduce聚类 红外偏振图像 边缘提取 阈值
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2021.07.079

摘要

传统方法在增强低质量图像对比度时,噪声也实施了同步放大,因此,利用MapReduce聚类方法提出一种红外偏振图像边缘提取技术,提升强噪声下检测精准度.依据MapReduce分布式并行编程模型与传统聚类算法,完成MapReduce并行模型下K-means聚类算法的架构,采用非线性滤波形态学的开闭运算,获取红外偏振图像的峰谷,通过卷积运算使方差模型遍历图像的所有像素点,得到与模型中心像素坐标对应的方差值,根据目标与背景间灰度值差异,选取合理的聚类阈值,并基于初始中心点与边缘提取结果的相关性,达成图像目标分割,利用初始化染色体指代聚类中心像素,完成适应度函数的界定,最后依据动态线性标定选取最优目标对象,通过特征散度内积对聚类中心的更新,实现边缘提取.仿真实验证明,所提方法不仅增加了图像的噪声免疫性能,且所提取准确率为97.26％,最高的则高达99.38％;提取时间10 s以内,提取效率得到提升,理想地细化了目标的边缘信息.