作者：陶文兵; 刘李漫; 田金文; 柳健图像分割红外目标识别递归分析
摘要：提出了一种有效的基于递归门限分析的红外目标分割方法.针对传统方法在目标的相对面积较小时背景信息容易误分的问题,将传统分割方法和递归处理结合起来,用于分割红外目标.在分割时,将每次分割得到的背景部分(即暗部分)淘汰掉,而保留分割得到的目标部分(即亮部分).对得到的目标部分进行再分割,又得到新的目标和背景部分,如此重复下去,直至得到目标为止.对传统的Otsu方法、一维熵方法、二维熵方法的递归分割特性进行了分析比较,并根据目标的先验知识提出一种合理的递归终止准则.试验结果证明,基于递归门限分析的方法是一种行之有效的目标分割方法,分割性能优于传统方法.
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