一种用于复杂条件下的行人红外图像分割方法及系统

本发明公开了一种用于复杂条件下的行人红外图像分割方法及系统，应用于红外图像处理技术领域，包括：利用可见光图像中的细节信息，并采用引导图像滤波方法对采集的行人的红外图像进行去噪处理，得到处理后的图像；构建改进的脉冲耦合神经网络模型，包括：将图像中各像素的背景得分作为连接强度，将图像的背景区域的聚类中心作为动态阈值；利用所述改进的脉冲耦合神经网络模型对处理后的图像进行图像分割，得到分割图像。以此方式，本发明得到的改进模型可以根据分割结果自动停止，不会产生过分割现象，可以有效分割各类环境复杂的红外行人图像，对背景存在较多热源干扰的红外图像具有较好的分割效果。