人眼微动机制下的红外图像小波域边缘检测算法

"基于人眼微动机理的小波域红外图像边缘检测" 本文研究的焦点是红外图像的边缘检测，特别是在处理低信噪比、低对比度和模糊边缘的红外图像时，通过借鉴人眼视觉系统的微动机理，提出了一种新颖的边缘检测方法。人眼的微动能力是其在复杂视觉环境中识别边界的关键因素，该研究将其转化为算法应用到小波域的红外图像处理中。 首先，红外图像经过静态小波分解，将原始图像转换为不同频率和位置的小波系数矩阵，这有助于分离图像的细节和结构信息。接着，这些小波系数在四个主要方向（水平、垂直、45°斜向、135°斜向）上进行微动操作，生成小波域的移动阵序列。微动过程模拟了人眼在观察时的微小移动，以获取更全面的边缘信息。 随后，计算移动后的系数与原始小波系数之间的差异，这可以揭示图像边缘的信息。通过引入竞争机制，算法能够筛选出最能代表边缘特征的系数矩阵。然后，设定合适的阈值对结果进行阈值化和细化处理，以消除噪声并精确地提取边缘。 最后，利用静态小波域与空域的对应关系，将小波域的结果反变换回空域，从而得到红外图像的边缘。实验结果证明，这种方法在提高红外图像边缘检测的准确性和鲁棒性方面表现优秀。 总结来说，该研究通过结合人眼微动机理和小波分析，提出了一种针对红外图像的高效边缘检测策略，尤其在处理噪声和模糊边缘时，能够显著提升检测效果。这一方法不仅在理论上有重要意义，而且对于实际的红外图像处理和分析，如目标检测、跟踪等领域，具有广泛的应用前景。