改进的Markov图像分割法提升红外桥梁目标识别精度

本文主要探讨了一种基于Markov图像分割的红外桥梁目标识别算法。该算法针对桥梁水域分割这一关键步骤进行了创新，通过改进传统的Markov随机场理论中的K-M分割方法，以提高分割精度和目标识别的准确性。在预处理阶段，对红外桥梁图像采用优化后的K-M分割技术，有效地分离出桥梁与水域区域，避免了传统方法可能存在的分割不清问题。 算法首先定义了桥梁模板，通过模板匹配寻找图像中的潜在桥梁特征点，如桥墩、桥梁轮廓等。接着，利用Hough变换技术对这些特征点进行合并和连接，形成桥梁结构的完整轮廓。这种方法有助于减少误检和漏检的可能性，提高识别精度。 为了进一步提高算法的性能，该研究还引入了先验知识验证环节，通过运用领域专家的经验或规则，排除非桥梁目标（如其他建筑物、水面反射等），从而有效地去除了假目标，确保了最终识别结果的可靠性。 仿真结果证明了这个算法在准确性、可靠性和计算效率方面表现出色，能够在较短的时间内完成处理，适合于实时性应用。该算法通过优化的图像分割技术和结合先验知识，克服了传统方法在桥梁目标识别中的不足，为红外桥梁目标的快速准确识别提供了一种有效的解决方案。 本文的研究成果不仅适用于军事和工程领域的桥梁监测，也可能在交通监控、环境评估等领域找到广泛的应用。由于其高效性和准确性，该算法对于提升自动化监控系统的性能具有重要意义。