基于可变阈值和坐标变换融合的红外刑侦重叠手印目标提取算法.docx

基于可变阈值和坐标变换融合的红外刑侦重叠手印目标提取算法
基于可变阈值和坐标变换融合的红外刑侦重叠手印目标提取算法
摘要：在红外图像的刑侦应用中，重叠手印目标的提取一直是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于可变阈值和坐标变换融合的红外刑侦重叠手印目标提取算法。该算法采用了一种自适应的阈值分割方法，结合了坐标变换和融合技术，能够有效地提取红外图像中的重叠手印目标。实验结果表明，本文所提算法在不同红外图像数据集上能够取得较好的重叠手印目标提取效果。
关键词：红外图像；刑侦应用；重叠手印目标；阈值分割；坐标变换；融合技术
1.引言
随着红外图像在刑侦领域的广泛应用，重叠手印目标的提取成为了一个重要的问题。由于红外图像中手印较为模糊，且亮度差异较大，手印目标的提取变得困难。为了解决这一问题，本文提出了一种基于可变阈值和坐标变换融合的红外刑侦重叠手印目标提取算法。
2.研究方法
2.1可变阈值分割
为了提取红外图像中的重叠手印目标，本文采用了可变阈值分割算法。该算法首先使用局部自适应阈值法对图像进行分割，以获得初步的目标区域。然后，根据目标区域的颜色分布情况，动态调整阈值，进一步细化目标区域。在调整阈值的过程中，考虑到手印目标的亮度差异，采用了自适应的方法，以优化目标的提取效果。
2.2坐标变换
红外图像中的手印目标往往具有旋转、缩放等变化。为了更好地提取这些目标，本文采用了坐标变换技术。基于特征点匹配的方法，将目标区域的坐标进行适当的变换，以消除目标的旋转和缩放变化。同时，还对目标的形状进行了调整，使得提取的目标更加准确。
2.3融合技术
为了更好地提取红外图像中的重叠手印目标，本文采用了融合技术。融合技术通过对提取的目标进行叠加，并利用图像的几何形状信息进行分析，以提高目标的提取效果。具体而言，本文采用了一种基于像素点的融合算法，通过对重叠手印目标周围的像素点进行分析和处理，以提高目标的边缘清晰度和目标区域的一致性。
3.实验结果与分析
本文在不同的红外图像数据集上进行了实验，并与几种常用的手印目标提取算法进行了比较。实验结果表明，本文所提算法能够取得较好的重叠手印目标提取效果，具有较高的准确率和召回率。与传统的阈值分割算法相比，该算法在提取目标的同时能够有效地抑制图像的噪声和背景干扰，提高了目标的边缘清晰度和目标区域的一致性。
4.结论
本文提出了一种基于可变阈值和坐标变换融合的红外刑侦重叠手印目标提取算法。实验证明，该算法能够有效地提取红外图像中的重叠手印目标，并具有较高的准确率和召回率。未来的研究可以进一步优化算法的性能，提高目标的精准度和提取速度，以满足红外刑侦应用的需求。
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