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基于灰度和局部熵迭代的红外目标分割算法

李言俊, 丁德锋

李言俊, 丁德锋. 基于灰度和局部熵迭代的红外目标分割算法[J]. 红外技术, 2006, 28(11): 677-680. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.11.015
引用本文: 李言俊, 丁德锋. 基于灰度和局部熵迭代的红外目标分割算法[J]. 红外技术, 2006, 28(11): 677-680. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.11.015
shu
LI Yan-jun, DING De-feng. Infrared Image Segmentation Algorithm Based on Iteration of Gray Level and Local Entropy[J]. Infrared Technology , 2006, 28(11): 677-680. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.11.015
Citation: LI Yan-jun, DING De-feng. Infrared Image Segmentation Algorithm Based on Iteration of Gray Level and Local Entropy[J]. Infrared Technology , 2006, 28(11): 677-680. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.11.015
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基于灰度和局部熵迭代的红外目标分割算法

  • 西北工业大学,航天学院,陕西,西安,710072

  • 西北工业大学

基金项目: 航天科技创新项目(N4CH008)%航空基础科学基金(04I53067)%航空支撑科技基金(05C53005)
详细信息

  • 中图分类号: TN911.73

Infrared Image Segmentation Algorithm Based on Iteration of Gray Level and Local Entropy

摘要

    摘要
  • 摘要: 图像阈值分割在图像分析和图像识别中具有重要的意义,给出了一种以改进的最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法,同时利用分割后目标和背景区域的灰度信息和局部熵信息,设计了一个判断是否得到正确分割的准则,通过迭代循环,完成对图像的自动分割.实验结果表明,本文算法自适应性强,可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标.
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