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基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割
引用本文:尹诗白,王一斌,邓箴.基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割[J].光学精密工程,2016(3):668-680.
作者姓名:尹诗白  王一斌  邓箴
作者单位:1. 西南财经大学经济信息工程学院,四川成都,611130;2. 西北工业大学自动化学院,陕西西安,710072;3. 宁夏大学数学计算机学院,宁夏银川,750021
基金项目:国家自然科学基金重大项目(91218301),西南财经大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JBK150503),国家自然科学基金青年基金资助项目(61502396),西南财经大学中央高校基本科研业务费青年教师成长项目(JBK160135),2015年宁夏自然科学基金资助项目(NZ15054),互联网金融创新及监管四川省协同创新中心资助项目
摘    要:考虑现有图割算法没有充分考虑红外图像的模糊特性,分割精度和运行效率低的缺点,提出了基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割算法以实现复杂背景下红外图像的自动高效分割.该方法利用图像感兴趣区域的最大模糊熵信息设计图割能量函数的似然能,基于局部最大模糊2-划分熵值迭代检测出包含图像最大信息的感兴趣区域来确保提取目标信息的完整性.为了提高最大模糊熵寻优的效率,引入时间复杂度为O(n2)的递推算法,将模糊熵计算转化为递推过程,并保存所有递推的熵函数值用于后续的穷举寻优.针对确定的感兴趣区域,利用该区域最大模糊2-划分时隶属度函数分布设置图割能量函数的似然能,从而充分考虑图像的模糊特性.对分割结果与几种常用的算法进行了视觉比较及运行时间,错分率,F指标的量化分析.结果表明:该算法分割精度F值高达95%,运行时间较其他常用算法至少缩短了72%,基本满足自动红外图像分割对精度、效率和鲁棒性的要求.

关 键 词:红外图像  图像分割  模糊划分熵  递推算法  图割

Infrared image segmentation based on graph cut of fast recursive fuzzy 2-partition entropy
Abstract:
Keywords:infrared image  image segmentation  fuzzy partition entropy  recursive algorithm  graph cut
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