【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

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。该模型融合了红外图像的全局和局部多特征，提高了分割精度。

引言

红外图像分割在军事、医学等领域有着广泛的应用。传统主动轮廓模型分割效果不佳，主要原因是特征单一，无法准确描述图像目标。

方法

本文提出的模型融合了全局和局部多特征，包括：

• **全局特征：**灰度均值、方差、梯度等

• **局部特征：**纹理、局部对比度等

这些特征通过加权融合形成新的多特征图像。然后，将多特征图像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，提高分割精度。

实验结果

本文在红外目标分割数据集上对提出的模型进行了实验。实验结果表明，该模型分割精度优于传统主动轮廓模型，有效提高了红外图像分割效果。

结论

本文提出的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，融合了图像的全局和局部多特征，提高了分割精度。该模型为红外图像分割提供了新的方法，具有重要的应用价值。

📣 部分代码

function [c_in,c_out, f_in, f_out]= Feature_extraction(Img, K, H_u,u)​    H_n=1-H_u;    c_in = sum(sum(Img.*(u<0)))/(sum(sum(u<0)));    c_out = sum(sum(Img.*(u>=0)))/(sum(sum(u>=0)));    f_x=Img.*H_u;    f1=conv2(f_x,K,'same');    f2=conv2(H_u,K,'same');    f_in=f1./f2;​    f_y=Img.*H_n;    f3=conv2(f_y,K,'same');    f4=conv2(H_n,K,'same');    f_out=f3./f4;​end​

⛳️ 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

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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

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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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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

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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