【摘 要】
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为了解决红外图像在图像配准中对比度低、背景复杂、红外目标受噪声干扰严重、传统分割方法易产生过分割或欠分割的问题，提出了一种基于改进的脉冲耦合神经网络（PCNN）和形态学方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61261028)
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为了解决红外图像在图像配准中对比度低、背景复杂、红外目标受噪声干扰严重、传统分割方法易产生过分割或欠分割的问题，提出了一种基于改进的脉冲耦合神经网络（PCNN）和形态学方法的红外图像分割算法。首先根据图像能量分布情况提取纹理图像，将纹理图像通过PCNN进行分割，PCNN的链接强度根据区域能量在梯度场的变化自适应设定；由于PCNN的点火位置集中于红外目标部分，通过点火映射图可以得到连贯清晰的红外目标轮廓；再通过形态学方法滤除背景干扰。结果表明，该方法能够精确分割红外图像，分割结果优于传统方法。
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