基于残差图像直方图循环移位的自适应图像二值化方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图像二值化方法，尤其涉及一种基于残差值图像直方图循环移位的自适应图像二值化方法。涉及专利分类号G06计算；推算；计数G06K数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理G06K9/00用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置G06K9/36图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理G06K9/38模拟图像信号的量子化。
技术介绍
在基于红外海面图像的目标检测方面，图像二值化技术由于其具有操作简单、可靠性高、实时性好等巨大优势，现已成为该领域中最为常见的技术手段。通常来说，图像二值化技术包含两个关键因素：作用域和二值化阈值。在实际应用当中，作用域的选取和二值化阈值的计算将直接决定红外海面目标检测的准确性。目前来说，依据作用域的不同，图像二值化方法大致分为全局图像二值化(如微分直方图法、最大类间方差法等)和局部图像二值化(如Bernsen算法、基于块分析的二值化算法等)。而依据二值化阈值计算方法的不同，又可分为人工阈值法和自动阈值法。然而，现有算法在实际的红外海面目标检测当中普遍存在以下缺陷：1.算法易受图像平均灰度变化的影响。实际拍摄的图像由于大气程辐射不同、场景内容不同等因素，难以保证具有均匀或相似的灰度分布特性，而现有算法仅依靠图像的灰度特性进行阈值分割，当图像的灰度分布特性发生改变时，难以保证对不同环境下拍摄的图像均具有良好的检测效果；2.算法忽略像素局部对比度信息的利用。现有算法普遍仅利用各像素点的绝对灰度进行分割，而忽略了对像素点局部对比度信息的参考，容易导致当图像中同时出现强前景像素...
【技术保护点】
一种基于残差图像直方图循环移位的自适应图像二值化方法，其特征在于具有如下步骤：—处理目标图像，得到对应的背景图像；通过分析目标图像的灰度分布特性，得到对应的二值化残差掩膜；—利用背景图像和所述的目标图像，得到初始残差图像；统计该初始残差图像的直方图，生成残差直方图；该直方图横轴为残差值，纵轴为像素个数；—将所述残值直方图中的图像沿横轴/残差值正方向循环移位，计算循环移位后的残差直方图的平均残差值，作为对残差图像进行二值化操作的阈值；—使用所述阈值对残差图像进行二值化，得到二值化图像。
【技术特征摘要】
1.一种基于残差图像直方图循环移位的自适应图像二值化方法，其特征在于具有如下步骤：—处理目标图像，得到对应的背景图像；通过分析目标图像的灰度分布特性，得到对应的二值化残差掩膜；—利用背景图像和所述的目标图像，得到初始残差图像；统计该初始残差图像的直方图，生成残差直方图；该直方图横轴为残差值，纵轴为像素个数；—将所述残值直方图中的图像沿横轴/残差值正方向循环移位，计算循环移位后的残差直方图的平均残差值，作为对残...
【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，董丽丽，许文海，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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