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基于粒子群优化法的Niblack电力设备红外图像分割

李鑫,  崔昊杨,  霍思佳,  束江,  刘晨斐,  李亚,  李高芳

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李鑫, 崔昊杨, 霍思佳, 束江, 刘晨斐, 李亚, 李高芳. 基于粒子群优化法的Niblack电力设备红外图像分割[J]. 红外技术, 2018, 40(8): 780-785.
引用本文: 李鑫, 崔昊杨, 霍思佳, 束江, 刘晨斐, 李亚, 李高芳. 基于粒子群优化法的Niblack电力设备红外图像分割[J]. 红外技术, 2018, 40(8): 780-785.
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LI Xin, CUI Haoyang, HUO Sijia, SU Jiang, LIU Chenfei, LI Ya, LI Gaofang. Niblack's Method for Infrared Image Segmentation of Electrical Equipment Improved by Particle Swarm Optimization[J]. Infrared Technology , 2018, 40(8): 780-785.
Citation: LI Xin, CUI Haoyang, HUO Sijia, SU Jiang, LIU Chenfei, LI Ya, LI Gaofang. Niblack's Method for Infrared Image Segmentation of Electrical Equipment Improved by Particle Swarm Optimization[J]. Infrared Technology , 2018, 40(8): 780-785.
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基于粒子群优化法的Niblack电力设备红外图像分割

  • 上海电力学院电子与信息工程学院,上海,200090

  • 上海电力学院

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61107081,11647023)%上海市科委地方院校能力建设项目资助课题(15110500900,14110500900)%上海市自然科学基金面上项目(17ZR1411500)
详细信息

  • 中图分类号: TN219

Niblack's Method for Infrared Image Segmentation of Electrical Equipment Improved by Particle Swarm Optimization

    摘要
  • 摘要: 针对电力设备红外图像分割效果受非均匀背景和噪声干扰等因素影响的问题,提出了一种基于粒子群优化方法的Niblack设备红外图像分割算法.采用类间方差作为粒子群算法的适应度函数,自动搜寻Niblack法中图像不重叠矩形邻域的最优分割阈值,并将其用于图像的二值化分割,从红外图像中提取出设备的目标区域.实验结果表明:该分割算法与传统的Otsu等算法相比效率更高,且误分率(ME)减少了14％～78％.鲁棒性分析表明,本算法对含较大噪声密度的红外图像分割性能优于其他传统算法,从而有效提高了电力设备红外图像分割精度与效率.
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