基于模糊Havrda-Charvát熵与混沌PSO算法的红外人体图像分割 |
| |
引用本文: | 聂方彦,高潮,郭永彩.基于模糊Havrda-Charvát熵与混沌PSO算法的红外人体图像分割[J].计算机辅助设计与图形学学报,2010,22(1). |
| |
作者姓名: | 聂方彦 高潮 郭永彩 |
| |
作者单位: | 1. 重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400030;湖南文理学院计算机学院,常德,415000 2. 重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400030 |
| |
基金项目: | 教育部科技研究重点项目(108174);;重庆市自然科学基金(2008BB3169) |
| |
摘 要: | 针对红外人体图像成像质量较差的问题,提出一种基于模糊Havrda-Charvát熵的快速阈值分割方法.首先应用Z形及S形隶属度函数把图像灰度直方图信息转换到模糊域,定义图像背景与目标的模糊Havrda-Charvát熵;然后提出一种基于Tent映射的混沌粒子群优化算法,把隶属度函数参数组合作为粒子,根据最大熵原理确定参数的最佳组合,再由最佳隶属度函数参数计算得到图像的最佳分割阈值.在真实红外人体图像集上与几种经典的图像阈值方法进行对比实验的结果,说明了该方法的有效性和鲁棒性.
|
关 键 词: | 红外人体图像分割 模糊Havrda-Charvát熵 混沌粒子群优化 最大熵原理 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|