复杂背景下多源多目标图像的分形分割算法

综合利用红外图像灰度特征与可见光图像灰度以及分维数方差特征,提出了一种复杂背景下多目标分割算法。首先通过最大熵阈值分割出红外图像的潜在目标区域,记录其质心位置及形状大小并对应到可见光图像中。再提取可见光图像的分形维数,利用其方差特征增强目标奇异性,排除背景奇异区域干扰,并对记录的目标区域进行初判决,得到真实目标质心处的分维数方差。然后将分维数图划分为与已知目标大小接近的区域块,搜索并标记具有相近分维数方差的所有区域块。最后在所标记及其相邻的区域块中精确分割出全部目标。对大量实际图片进行的仿真实验证明,该分割算法可以有效地进行多目标分割,并较好地保留目标形状特征。