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在基于温差特性的红外目标探测方法中,红外图像分割效果极大影响着最终目标探测结果。对于一定探测距离下的红外图像,传统阈值分割法对目标边缘分割效果并不理想。针对该问题,利用卷积神经网络对图像特征进行提取,提出了基于卷积神经网络的谱聚类红外图像分割方法。实验结果表明该方法能够很好地提高红外图像分割准确性,与传统基于稀疏矩阵的谱聚类图像分割方法相比,基于卷积神经网络的谱聚类红外图像分割方法的聚类速度提高了约16倍。在一定探测距离下,新的改进谱聚类红外图像分割方法能更好地实现目标和背景的温差计算。