發(fā)布時(shí)間：2018-10-05 10:09

【摘要】：針對(duì)紅外圖像中背景與目標(biāo)的復(fù)雜性和多樣性給弱目標(biāo)檢測(cè)帶來的困難,提出基于局部方差的二維最大熵分割與遺傳算法相結(jié)合的閾值分割方法。本文對(duì)變電站絕緣套管的紅外圖像進(jìn)行了處理,首先采用形態(tài)學(xué)頂帽變換的方法對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng),然后對(duì)圖像進(jìn)行局部方差映射并建立二維直方圖,最后結(jié)合遺傳算法計(jì)算出二維最大熵分割閾值進(jìn)而實(shí)現(xiàn)分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法改善了紅外弱目標(biāo)的提取效果,大大提高了閾值計(jì)算的效率,待提取目標(biāo)越小,遺傳算法的作用越能得到體現(xiàn)。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of weak target detection caused by the complexity and diversity of background and target in infrared image, a new threshold segmentation method based on local variance based on maximum entropy segmentation and genetic algorithm is proposed. In this paper, the infrared image of insulating sleeve in substation is processed. Firstly, morphological top hat transform is used to enhance the infrared image, then the local variance mapping of the image is carried out and the two-dimensional histogram is established. Finally, the two-dimensional maximum entropy segmentation threshold is calculated with genetic algorithm to realize segmentation. The experimental results show that this method improves the extraction effect of infrared weak targets and greatly improves the efficiency of threshold calculation. The smaller the target to be extracted, the more effective the genetic algorithm is.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【基金】：陜西省教育廳自然科學(xué)專項(xiàng)(14JKk1467) 西安科技大學(xué)博士啟動(dòng)資金(2014QDJ010)
【分類號(hào)】：TN219;TP391.41

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本文編號(hào)：2252985