基于遗传算法和模糊熵的前视红外图像分割
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TP391.41 TN216

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武器装备预研基金 (5 14 0 10 2 0 2 0 1JW0 5 18)资助项目~~


SEGMENTATION OF FLIR IMAGES BY GENETIC ALGORITHM AND FUZZY ENTROPY
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    摘要:

    提出了一种基于遗传算法的模糊红外图像分割方法.该方法将图像分为目标和背景,并分别建立相应的模糊隶属函数来描述图像各个灰度级属于目标和背景的模糊特性,进而给出图像模糊熵的描述.采用遗传算法对图像模糊熵的各个参数进行优化组合,根据最大模糊熵准则确定区分目标和背景的最佳门限.实验结果表明该方法效果良好,大大提高了计算速度。

    Abstract:

    A FLIR image segmentation algorithm based on genetic algorithm and fuzzy set theory was presented. The method defines different member function for the object and background of the image to transform the image into fuzzy domain with maximum fuzzy entropy. The procedure for finding combination of a, b and c is implemented by genetic algorithm, thresholding image into object and background by maximizing the fuzzy entropy. The experiment results show that our proposed method gives better performance and higher calculation speed than other general methods with good real-time by using genetic algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陶文兵 田金文 柳健 娄越.基于遗传算法和模糊熵的前视红外图像分割[J].红外与毫米波学报,2003,22(6):465~468]. TAO Wen-Bing ) TIAN Jin-Wen ) LIU Jian ) LOU Yue ). SEGMENTATION OF FLIR IMAGES BY GENETIC ALGORITHM AND FUZZY ENTROPY[J]. J. Infrared Millim. Waves,2003,22(6):465~468.]

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  • 最后修改日期:2002-09-16
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