[发明专利]一种改进的基于最大类间方差法的红外图像分割方法

摘要

本发明为一种改进的基于最大类间方差法的红外图像分割方法，能够在最大程度上克服天空曝光带来的分割效果不理想的问题，使分割后的目标能够保持较完整的形状。由于红外图像对比度比较低，灰度级范围比较窄，利用最大类间方差法不能够很好的分割出目标，考虑图像灰度、图像背景像素个数和目标像素个数对分割产生的影响，本发明对传统最大类间方差法中求取方差的公式进行了改进，弥补了最大类间方差法的红外图像分割方法在天空有曝光且天空与目标对比度较低的情况下不能够获得较好的分割效果的缺点，并且将目标与天空背景对比度较大的区域分割良好。

主权项

一种改进的基于最大类间方差法的红外图像分割算法，其特征在于：包括以下步骤：(1)获取红外图像；(2)计算整幅图像的平均灰度值u；(3)设置分割阈值t初始值为1；(4)将f(x,y)小于阈值t的像素归为背景部分为C0,反之归为目标部分C1，背景部分C0的灰度级范围是0～t‑1，目标部分C1的灰度级范围是t～L‑1，其中L为灰度级；(5)分别计算背景部分C0和目标部分C1的概率、平均灰度值、类内方差和像素个数；(6)根据公式δ2(k)＝(w0(u‑u0)+w1(u‑u1))*(v1‑v0)*(cnt0‑cnt1)/(v1+v0)计算出k从0～L‑1变化对应的类间方差δ2(k)，其中w0为背景部分C0的概率，w1为目标部分C1的概率，u0为背景部分C0的平均灰度值，u1为目标部分C1的平均灰度值，ν0为背景部分C0的类内方差，ν1为目标部分C1的类内方差，cnt0为背景部分C0中像素的个数，cnt1为目标部分C1中像素的个数；(7)若t＜L，令t＝t+1，继续步骤(4)；(8)若t≥L，在求取到的所有δ2中，找到其中的最大值与该最大值对应的k，令t＝k‑5；(9)得到最终的分割阈值t后，根据二值化算法对红外图像进行分割。