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第３７ 卷Ｖ ｂ Ｉ ３７第１６ 期Ｎ ｏ ． １６计算机工程Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉｎ ｅ ｅ ｒ ｉｎ ｇ２０ １１年８ 月Ａ ｕ ｇ ｕ ｓｔ２０ １１?图形圈像处理?文章■号ｔ ｌｏ 伽—弘２８（ ２０１１）１６—０２３０—０２文簟标识码； Ａ中田分娄号ｔ Ｎ ９ ４ ５基于三维Ｏ ｔｓｕ 法的红外图像阈值分割曩■， 张玉ｆ 解艘军电子工程学院信息系， 台肥２３０ ０ ０ １）■耍： 常用的闻值分割方法在对红外图像进行分割时， 由于红外图像本身的特点， 会出现准确性不高的问题。 为此， 提出一种基于灰度一平均灰度一梯度直方图的三雏Ｏ ｔｓｕ 法， 使用稀疏矩阵和改进的粒子群优化（ Ｐ Ｓ Ｏ ）算法。 并在标准Ｐ Ｓ Ｏ 算法中加入判断早熟停滞的因子．进行最佳阈值的选。 以提高运算速度， 保证准确度。 实验结果表明， 该方法能够快速有效地对红外围像进行分割。关翻： 红外图像分割； 阈值选。 三维Ｏ ｔｓｕ法； 稀疏矩阵； 粒子群优化Ｉｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄＩｍ ａ ｇ ｅＴ ｈ ｒ ｅ ｓｈ ｏ ｌｄＳ ｅ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔａ ｔｉｏ ｎＢ ａ ｓｅ ｄｏ ｎ３ ＤＯ ｔｓｕＭ ｅ ｔｈ ｏ ｄＧ ＵＰ ｅ ｎ ｇ ．Ｚ Ｈ Ａ Ｎ ＧＹ ｕ（ Ｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎ Ｄ ｅｐ ａ ｒ ｔｍ ｅｎ ｔ． Ｅ ｌｅｃｔｒ ｏ ｎ ｉｃＥ ｎ ｇ ｉｎ ｅｅｒ ｉｎ ｇ Ｉｎ ｓｔｉｔｕ ｔｅ， Ｈ ｅｆ ｅｉ ２ ３ ０ ０ ０ １， Ｃ ｈ ｉｎ ａ Ｊ［ Ａ ｂ ｓｔｒ ａ ｃｔ］Ｉｎｖ ｉｅ ｗｏ ｆ ｔｈ ｅｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔｅ ｒ ｉｓｔｉｃ ｓｏ ｆ ｉｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ｉｍ ａ ｇ ｅ ， ｔｈ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｃ ｉｔｙ ｉｓｎ ｏ ｔｇ ｏ ｏ ｄ ｗ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅｃ ｏ ｍ ｍ ｏ ｎ ｌｙｕ ｓｅ ｄ ｔｈ ｒ ｅ ｓｈ ｏ ｌｄ ｉｓｕ ｓｅ ｄ ｉｎ ｉｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ｉｍ ａ ｇ ｅｓｅ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔａ ｔｉｏ ｎＡ３ ＤＯ ｔｓｕ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄｂ ａ ｓｅ ｄｏ ｉｌＦ ａ ｙｌｅ ｖ ｅ ｌ—ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ｇ ｒ ａ ｙ ｌｅ ｖ ｅ ｌ—ｇ ｒ ａ ｄ ｉｅ ｎ ｔ ｈ ｉｓｔｏ ｇ ｒ ａ ｍｉｓｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓｅ ｄＴ ｈ ｅｓｐ ａ ｒ ｓｅｎ［ 劬ｑｘａ ｎ ｄｉｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄＰ ａ ｒ ｔｉｃ ｌｅＳ ｗ ａ ｒ ｍＯ ｐ ｔｉｍ ｉｚ ａ ｔｉｏ ｎ （ Ｐ Ｓ Ｏ ）ａ ｌｇ ｏ ｒ ｉｔｈ ｍａ ｉｅｕ ｓｅ ｄ ｔｏ ｓｅ ａ ｒ ｃ ｈｆ ｏ ｒ ｔｈ ｅｓｅ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔａ ｔｉｏ ｎｔｈ ｍ ｓｈ ｏ ｌｄ Ａ ｎｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｉｖ ｅｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｔｈ ａ ｔｉｄ ｅｎ ｔｉｆ ｉｅｓｐ ｒ ｅ ｍ ａ ｔｕ ｒ ｅ ｓｔａ ｇ ｎ ａ ｔｉｏ ｎｉｓｅ ｍ ｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄｔｏＰ Ｓ ＯＴ ｈ ｅｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔｉｏ ｎ ｖ ｅ ｌｏ ｃ ｉｔｙｉｓ ｉｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄａ ｎ ｄ ｔｈ ｅｖ ｅ ｒ ａ ｃ ｉｔｙ ｉｓ ｂａ ｔｔｅｒ． Ｅ ｘ ｐ ｅｒｉｍ ｅｎ ｔａ ｌ ｒ ｅ ｓｕ ｌｔｓ ｄ ｅ ｍ ｏ ｎ ｓｔｒ ａ ｔｅ ｔｈ ｅａ ｌｇ ｏ ｒ ｉｔｈ ｍｃ ａ ｌｌｓｅ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔｉｎ ｆ ｘ ａ ｒ ｅ ｄｉｍ ａ ｇ ｅ ｓ ｑ ｕ ｉｃ ｋ ｌｙａ ｎ ｄｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｉｖ ｅ ｌｙ［ Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓｌ ｉｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄｉｍ ａ ｇ ｅｓｅｇ ｍ ｅｎ ｔａ ｔｉｏ ｎ ； ｔｈ ｒ ｅｓｈ ｏ ｌｄｓｅ ｌｅ ｃ ｔｉｏ ｎ ； ３Ｄ Ｏ ｔｓｕｍ ｅｔｈ ｏ ｄ ； ｓｐ ａ ｒｓｅｍ 删ｘ ： Ｐ ａｒｔｉｃｌｅ Ｓ ｗ ａ ｒ ｍＯ ｒ’ ｔｉｍ ｉｚａ ｔｉｏ ｎ （ Ｐ Ｓ Ｏ ）Ｄ Ｏ ｈ ｌＯ３９６９／ｊｉｓｓｎ１０ ０ ０ ?３４ ２８ ２０ １１ １６ ０ ７ ８ｌ橇述图像分割是指把图像分成具有不同特性的区域， 使得区域内的特征尽可能一致， 但区域间的特性尽可能大的有差异，而一般是将图像分为２个区域， 即目标与背景区域． 针对不同的图像和需求， 分翻图像的方｛ 去有很多， 比如同值分割法、：劾喾指罘ㄒ约胺炙敕指罘ǖ鹊， 而在这些算法中，通过大量的研究， 也产生了许多改进的算法， 使图像分割得到了较大的发展。 由Ｏ ｔｓｕ Ｎ Ｉｌｌ提出的一维最大类问方差法，简单有效， 应用十分广泛。 文献【２】 把一维Ｏ ｔＳ Ｕ 法推广到二维直方图的情况。 同时考虑像素的灰度分布和领域像素的平均灰度分布， 在二维测度准则取得最大时得到晟佳的二维闲值。此后。 二维Ｏ ｔＳ Ｕ 法得到了很多改进” ｌ， 三维Ｏ ｔＳ Ｕ 也有一定的应用， 如文献【４ 】 提出的基于三维直方图的改进Ｃ —Ｖ 模型水平集圉像分割方法， 将灰度值、 ：岛湍：兄档娜狈酵加τ糜冢 —Ｖ 模型中， 得到了较好的效果。 而随着维数的增加， 算法计算量也大幅增加， 必须选择适当的快速优化算法， 粒子群优化（ Ｐ ａ ｒｔｉｃｌｅ Ｓ ｗ ａ ｒ ｍＯ ｐ ｔｉｍ ｉｚａ ｔｉｏ ｎ ， Ｐ Ｓ Ｏ ）是现在较为流行的， 效果也较好的一种算法” Ｉ， 后经过诸多改进已趋于成熟， 在包括图像处理的各个领域得到广泛的应用。红外图像是反映物体自身热辐射的， 但背景与目标往往温差较。 所以红外图像具有高背罱、 低反差的特点， 图像的信噪比低， 表现为像素灰度值动态范围不大， 很少充满整个灰度级空间． 而且绝大部分像素集中干某些相邻的灰度级范围” １。 对于红外图像， 闻值分割是较好的方法， 本文提出灰度级一平均灰度级一梯度三维直方图的Ｏ ｔｓｕ 闻值选取方法，并利用改进的Ｐ Ｓ Ｏ 算法寻找最佳阈值， 改善分割效果， 减少运行时问。２ 二堆Ｏ ｔｓｕ 法２． １常用曲灰度曩－ 平均麓度曩二。 ｔｓｕ 诸Ｏ ｔｓｕ 法被推广到二维时晟常见的是利用灰度缀－ 平均灰度级二维直方图， 它相比原有Ｏ ｔｓｕ 法能更好地排除一些噪声的千扰。 设图片大小为ｘ 。 Ｙ ， 灰度缎。，ｔ， …，Ｌ － ｔ， 像素点（ ｍ ， ｎ ）的灰度为， 帆ｎ）， 领域平均灰度为ｇ （ ｍ ，ｎ）， 定义为：ｇ （ ｍ ． 月 ）＝ ÷∑ｆ （ ｍ １． ｈ ｉ）（ １）¨ ｆ ｍ 】 月 ｌｋ Ｄ其中， ｗ 是领域Ｄ 中的像素点数。图１为图像的二维直方图， 并在阐值向量（ Ｐ ， ｆ ）处采用十字线将其划分为４ 个区域。即珊即俐警舞立酾ｉ■—■ｉ＿ａ ）原图Ｐ —≈， ， ＝ 奢ｒｆ ｂ ）区域划分／ｃ）Ｚ 维直方田。焯慷攘浚 平均麓崖曩－ ： ｉｌｌ方置停者蕾介： 顾鹏（ １９ ８５一）． 男， 硕士研究生， 主研方向： 信号与信息处理， 张玉， 教授收稿日捆： ２０ １ｌ－ ０ ３－ １８Ｅ ?ｍ ａ ｉｌ： ｇ ｕ ｐ ｅ ｎ ｇ ＿ ｂ ｉｔｄ ＠ １３９ｃ ｏ ｒ ｎ万方数据