紅外圖像邊緣檢測中自適應閾值法應用研究

摘 要：為了解決紅外圖像邊緣檢測固定閾值法存在的邊緣細節缺失、降噪效果差的問題，本文提出了一種自適應閾值算法。采用中值濾波算法得到紅外圖像的灰度值，計算梯度值和梯度方向，同時對非極大值進行抑制，采用自適應閾值算法確定高低閾值，得到紅外圖像的邊緣信息。為了驗證本文算法正確性，本文進行一系列對比測試，使用MSE、PSNR和MSSIM 3個參數對定量進行分析和計算。測試結果表明，本文算法能夠清晰、完整地提取紅外圖像的邊緣信息，MSE降低，MSSIM更接近1，適用性很好。

關鍵詞：自適應閾值法；紅外圖像；邊緣檢測；Canny算法

中圖分類號：TN 919" " " " " 文獻標志碼：A

紅外成像技術發展非常迅速，其廣泛應用于工業、農業、醫學和軍事等領域。紅外圖像可以顯示目標和背景的溫度差異，一般情況下，背景區域的灰度值比目標區域的灰度值小。由于紅外探測器件的限制，因此紅外圖像的效果還存在一些缺陷，例如噪聲大、清晰度不高和邊緣模糊等[1]。邊緣是經過處理得到的灰度發生急劇變化的區域像素集合，邊緣信息是紅外圖像的重要特征，邊緣檢測技術不僅為圖像分割和特征提取提供基礎數據，還為目標識別提供重要數據，因此邊緣檢測技術十分重要。邊緣檢測技術是紅外圖像處理領域的難題之一[2]。目前，常用的邊緣檢測算法有LoG算子、Prewitt算子和Sobel算子等算法，這些算子算法具有算法簡單、速度快等優點，但是在灰度變化不大的紅外圖像邊緣檢測方面其效果不好，受噪聲、溫度影響很大[3]。……