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基于快速二维熵与PSO算法的红外图像分割
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,北京100081
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.60453001)
中文摘要:

利用快速二维熵的图像分割方法因其运算量大而影响了它的实际使用,本文经过参数变换用减法代替原来方法中的对数运算.同时将PSO算法代替原来的穷尽搜索获得阈值向量来提高求解速度和分割效率,通过对实际图像分割效果表明,本文方法简单有效.

英文摘要:

The computation consuming of 2D maximum entropy method is often an obstacle in the image segmentation. In this paper logarithm is replaced by subtraction and the threshold vector is obtained by using a new optimization algorithm. The new algorithm is proposed to realize the 2D maximum entropy method instead of exhaustive search method, thus it is faster than the traditional method. The proposed method has been proved to be efficient through the example for segmenting the infrared image.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169