基于改进自适应遗传算法和二维最大熵的 超声红外热像缺陷识别
Ultrasound Infrared Thermography Defect Recognition Based on Improved Adaptive Genetic Algorithm with Two-Dimensional Maximum Entropy
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摘要: 根据超声红外热像检测图像的特点,为实现图像中缺陷的识别,提出了一种结合改进的自适应遗传算法和二维最大熵的分割方法,以实现准确、快速地分割出目标缺陷区域.该方法首先对超声红外图像进行预处理,得到了去噪后的图像,然后通过二维最大熵算法选取阈值将图像分为目标区域和背景区域,并结合改进的自适应遗传算法,提高分割速度.实验结果表明,该方法可以有效地滤除图像噪声,相比于穷举法和基于简单遗传算法的二维最大熵分割,本算法具有较好的分割速度和分割精度.
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