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二维最小误差分割在红外图像中的快速实现

王涛,  陈凡胜,  苏晓锋

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文章导航 > 红外技术  > 2016 >  38(12): 1038-1041
王涛, 陈凡胜, 苏晓锋. 二维最小误差分割在红外图像中的快速实现[J]. 红外技术, 2016, 38(12): 1038-1041.
引用本文: 王涛, 陈凡胜, 苏晓锋. 二维最小误差分割在红外图像中的快速实现[J]. 红外技术, 2016, 38(12): 1038-1041.
shu
WANG Tao, CHEN Fansheng, SU Xiaofeng. Fast Implementation of Two-dimensional Minimum Error Segmentation in Infrared Image[J]. Infrared Technology , 2016, 38(12): 1038-1041.
Citation: WANG Tao, CHEN Fansheng, SU Xiaofeng. Fast Implementation of Two-dimensional Minimum Error Segmentation in Infrared Image[J]. Infrared Technology , 2016, 38(12): 1038-1041.
shu

二维最小误差分割在红外图像中的快速实现

  • 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083; 中国科学院大学，北京 100049

  • 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海,200083

  • 中国科学院

详细信息

  • 中图分类号: TP274.5

Fast Implementation of Two-dimensional Minimum Error Segmentation in Infrared Image

    摘要
  • 摘要: 最小误差分割算法的图像分割性能优异，但一维的最小误差分割算法容易受到噪声的干扰。利用图像的二维直方图，二维最小误差分割算法不仅能够利用图像的灰度信息，同时利用了相邻像素之间的邻域信息，取得更加理想的分割效果。但在实际使用的过程中，二维最小误差算法采用穷尽搜索的算法运算时间长，二维直线型最小误差分割算法无法反映全局最优解，降维形式的最小误差算法复杂度高。本文将结合粒子群优化算法（PSO）将二维最小误差分割算法应用在红外图像上，大大提升了算法的求解速度，能够在实现更低对比度的红外图像分割的同时满足工程中实时检测的要求。
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