[发明专利]一种具有可控免疫生长域的红外图像目标提取方法

说明书

针对区域生长中对生长域的影响可能导致过度生长问题，提出一种具有可控免疫生长域的红外目标提取方法，包括：输入图像；克隆选择算法寻找最大熵，获取最佳阈值进行阈值分割，确定候选种子点；根据规则完成初始种子点的选取；利用生长规则对所有初始种子点完成一次生长，获取源种子点；利用不同源种子点获取对应生长免疫域；以生长免疫域作为生长规则对源种子点进行生长，符合规则的像素点归入目标区域；重复步骤，直到所有源种子点生长完毕；完成红外图像分割。

技术领域

本发明设计涉及一种用于数字图像处理领域的红外图像目标提取方法，是一种融合克隆选择、免疫域理论和区域生长的红外图像目标提取方法。

背景技术

图像目标提取即从图像中提取出目标区域。在过去的研究中，灰度图像的目标提取为主要研究方向。同时，除了灰度图像，彩色图像的目标提取也随着科技水平的提高，计算机处理速度的加快以及现实生活的发展需要愈发受人关注。无论是注重亮度的灰度图像还是包含亮度色调和颜色的深浅等有效信息的彩色图像，信息量的多寡对于当前高效的计算机处理能力，其影响微乎其微，因此红外图像作为彩色图像中的一类，计算量的问题能够有效解决。

图像目标提取是图像识别分析的首要步骤，是图像处理到图像分析的关键，其目的是根据图像的特征，将图像的背景和目标分离，从而为后续的识别等处理提供依据。彩色图像虽然包含丰富的信息量，但大部分彩色图像并不包含对于目标的针对性，红外图像作为彩色图像中的一类，其拍摄的图像对于目标存在一定的针对性，即一般而言目标温度与背景存在差异，因而红外图像在目标和背景的特征性质上，差异明显。这有助于更为合理有效的图像目标提取，从而使得更高层面的图像识别跟踪或理解成为可能，并足以确定图像最终的分析质量和识别效果。

综上所述，对红外图像目标提取算法进行研究和改进具有重大的实际意义，提出一种高效的目标提取算法将影响相关领域的快速发展。

发明内容

本发明克服现有技术提取红外图像中存在显著差异的目标区域精确性差问题，提出一种具有可控免疫生长域的红外图像目标提取方法。一方面提出可控生长域概念，克服区域生长中生长域易受影响导致过度生长问题，另一方面有效去除红外图像中干扰点，提高差异显著的目标区域的提取精确性，为后续的目标的识别及跟踪提供可靠的依据。

改进方法首先利用克隆选择算法寻找图像灰度直方图中的最大熵，获取最佳阈值即克隆阈值并进行阈值分割。然后在分割的区域中选择边缘的候选种子点作为初始种子点并使每个种子点生长一次获取符合生长规则的点作为源种子点。最后以源种子点获取其对应的生长免疫域，进行基于生长免疫域的区域生长。这种方式简化了区域生长中阈值的反复获取，使所有源种子点生长中的待生长点直接与源种子点进行生长判断。该方法主要针对红外图像的目标提取，对于背景相对简单而目标内差异明显的图像有不错的效果。

传统区域生长会对生长判决条件中的阈值产生不可控的影响。特殊情况下，在生长过程中，生长阈值的增大可能导致过度生长的产生。针对过度生长问题，本方法根据源种子点的多样性获取对应不同的生长免疫域以保证生长域的可控，防止生长中生长域受影响而出现过生长情况。

噪声及干扰点在图像处理中影响图像质量，改进算法根据图像特征及干扰点的分布能够有效去除图像中的干扰点。

生长免疫域应用在区域生长的判决条件中，其作用是保证源种子点生长过程中的所有待生长点在免疫域范围内符合生长规则。因而即使生长过程中待生长点与其邻域点出现过大的差异，只要其与源种子点的颜色距离在免疫域内，可忽略显著差异的影响，这能够有效克服目标区域内部差异显著的问题。

生长免疫域中源种子的多样性，能够保证多个源种子点在生长过程中生长区域覆盖图像目标的所有特征空间。

生长免疫域的效果，一方面相较传统固定阈值，能够根据源种子点情况自动调节免疫域，另一方面相较自适应阈值，能够防止特殊情况下生长域受影响导致过度生长的发生且生长过程更为简单明了。三种生长域在区域生长中的效果示意图如图2。