【图像分割】基于全局和局部多特征融合的红外图像分割主动轮廓模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在当今数字化时代，图像处理技术已成为众多领域不可或缺的关键技术之一，而红外图像分割作为图像处理领域的重要研究方向，正日益受到广泛关注。红外图像记录的是物体表面的热辐射分布，能够在无光、恶劣天气等复杂环境下获取目标信息，因此在军事、安防、医疗、工业检测、自动驾驶等众多领域具有重要的应用价值。​

在军事领域，红外图像分割可用于目标检测与识别，如在夜间或恶劣天气条件下，通过分割红外图像中的飞机、导弹、坦克等军事目标，为军事侦察、精确制导和目标打击提供关键支持，有助于提高作战效能和保障作战人员安全。在医疗诊断方面，红外图像分割有助于医生识别病变组织，例如在乳腺癌检测中，通过分析红外图像中乳腺组织的热分布差异，分割出可能存在病变的区域，辅助医生进行早期诊断和病情评估，提高疾病诊断的准确性和及时性。​

主动轮廓模型作为一种有效的图像分割方法，在图像分割领域展现出了独特的优势和巨大的潜力。其基本原理是通过定义一个初始轮廓，该轮廓在图像数据和先验知识构成的能量函数的驱动下不断变形，直至收敛到目标物体的边界，从而实现图像分割 。然而，传统主动轮廓模型在红外图像分割中存在一定的局限性，主要原因在于其特征单一，仅依赖单一的图像特征，如灰度信息或边缘信息，无法全面、准确地描述红外图像中目标的复杂特性。这使得传统主动轮廓模型在面对红外图像中目标与背景灰度差异不明显、噪声干扰严重以及目标形状复杂多变等情况时，难以准确地收敛到目标物体的边界，导致分割效果不佳 。​

为了克服传统主动轮廓模型的上述缺陷，本文提出了一种基于全局和局部多特征融合的红外图像分割主动轮廓模型。该模型充分融合了红外图像的全局特征（如灰度均值、方差、梯度等）和局部特征（如纹理、局部对比度等），通过加权融合这些特征形成新的多特征图像，并将其作为主动轮廓模型的演化图像。利用全局和局部特征的互补性，能够更全面、准确地描述红外图像中目标的特性，从而有效提高红外图像分割的精度和鲁棒性 。​

红外图像分割技术概述​

（一）红外图像特点及应用领域​

红外图像是通过红外探测器接收物体发出的红外辐射而形成的，与可见光图像相比，具有诸多独特的性质。红外图像是基于物体的热辐射成像，能反映物体表面的温度分布情况，即使在完全黑暗或恶劣的天气条件下，如夜间、雾天、雨天等，也能获取目标信息，这使得它在许多领域具有不可替代的优势。​

由于红外成像系统的特性以及探测过程中的各种干扰，红外图像的对比度通常较低，目标与背景之间的灰度差异不明显，导致目标的细节和轮廓难以清晰分辨。同时，红外图像还存在着严重的噪声干扰，这些噪声可能来源于探测器本身的噪声、环境辐射的波动以及信号传输过程中的干扰等，噪声的存在进一步降低了图像的质量，增加了后续处理的难度。并且，红外图像一般为单色灰度图像，仅包含灰度信息，缺乏颜色信息，这使得图像的视觉信息相对单一，对于一些依赖颜色特征进行分析的任务来说，红外图像的处理更加具有挑战性。​

红外图像凭借其独特的优势，在众多领域得到了广泛的应用。在自动驾驶领域，红外图像可以帮助车辆在夜间或恶劣天气条件下检测行人、车辆和障碍物等目标，为自动驾驶系统提供重要的感知信息 ，提高驾驶的安全性。在智能安防监控中，红外图像能够实现 24 小时不间断监控，即使在光线不足的情况下，也能清晰地捕捉到人员和物体的活动，及时发现异常情况，保障公共安全。在智能勘探检测领域，红外图像可用于地质勘探、矿产资源探测等，通过分析物体的热特征，帮助勘探人员发现潜在的资源和地质构造。在电力设备智能检测中，红外图像能够检测电力设备的温度异常，及时发现设备故障隐患，保障电力系统的稳定运行。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 闵海.基于区域型水平集方法的图像分割算法研究[D].中国科学技术大学[2024-04-08].

[2] 李小毛.基于变分的主动轮廓图像分割方法[J].机器人学研究室, 2008.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合