[发明专利]基于NSST显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法有效
| 申请号： | 201910943180.X | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110648342B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 廖一鹏;陈诗媛;张进 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T5/00 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 丘鸿超;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于NSST显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法，首先，对泡沫红外图像进行NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；其次，采用GBVS算法对低频子带图像进行显著性检测，得到显著性值和视觉显著图；然后，对各个高频方向子带系数计算阈值和尺度相关系数，去除噪声系数和非线性增强边缘、弱边缘系数；最后，对NSST重构图像，结合视觉显著性进行图割，得到分割结果。该方法抗干扰能力强，分割精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 nsst 显著 检测 泡沫 红外 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于NSST显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法，其特征在于，首先，对泡沫红外图像进行NSST分解，得到低频子带图像和多尺度高频子带；其次，采用GBVS算法对低频子带图像进行显著性检测，得到显著性值和视觉显著图；然后，对各个高频方向子带系数计算阈值和尺度相关系数，去除噪声系数和非线性增强边缘、弱边缘系数；最后，对NSST重构图像，结合视觉显著性进行图割，得到分割结果。/n
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