Resumen

En el caso de las imágenes infrarrojas, es un reto formidable resaltar completamente las regiones salientes y suprimir el ruido de fondo de forma eficaz al mismo tiempo. Para resolver este problema, en este artículo se propone un nuevo método de detección de saliencia basado en la representación local dispersa multiescala y la medida de contraste local. El problema de la detección de saliencia se implementa en tres etapas. En primer lugar, se diseña un enfoque basado en la representación local dispersa multiescala para la detección de saliencia en imágenes infrarrojas. Con este método, se obtienen múltiples mapas de saliencia con varias escalas para una imagen infrarroja. Estos mapas se fusionan para generar un mapa de saliencia combinado, que puede resaltar completamente la región saliente. En segundo lugar, adoptamos una técnica basada en la medida de contraste local para procesar la imagen infrarroja. Divide la imagen en varios bloques. A continuación, estos bloques se utilizan para calcular el contraste local y generar un mapa de saliencia basado en la medida de contraste local. En este mapa se puede suprimir eficazmente el ruido de fondo. Por último, para aprovechar al máximo las ventajas de los dos mapas de saliencia anteriores, proponemos combinarlos mediante un esquema de fusión adaptativo. Los resultados experimentales muestran que nuestro método obtiene mejores resultados que varios algoritmos de vanguardia para la detección de saliencia en imágenes infrarrojas.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Imágenes infrarrojas; detección de saliencia; representación local dispersa multiescala; medida de contraste local; supresión del ruido de fondo; esquema de fusión adaptativo.
• Keywords:Infrared images; saliency detection; multiscale local sparse representation; local contrast measure; background noise suppression; adaptive fusion scheme