模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (2): 155-159    DOI:
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基于快速二维熵与PSO算法的红外图像分割*
刘羿彤,付梦印
北京理工大学 信息科学技术学院 自动控制系 北京 100081
A Fast Infrared Image Segmentation Method Based on TwoDimensional Entropy and Particle Swarm Optimization Algorithm
LIU YiTong, FU MengYin
Department of Automatic Control, School of Information Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081

全文: PDF (445 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 利用快速二维熵的图像分割方法因其运算量大而影响了它的实际使用,本文经过参数变换用减法代替原来方法中的对数运算.同时将PSO算法代替原来的穷尽搜索获得阈值向量来提高求解速度和分割效率,通过对实际图像分割效果表明,本文方法简单有效.
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刘羿彤
付梦印
关键词 二维熵粒子群优化(PSO)图像分割阈值    
Abstract:The computation consuming of 2D maximum entropy method is often an obstacle in the image segmentation. In this paper logarithm is replaced by subtraction and the threshold vector is obtained by using a new optimization algorithm. The new algorithm is proposed to realize the 2D maximum entropy method instead of exhaustive search method, thus it is faster than the traditional method. The proposed method has been proved to be efficient through the example for segmenting the infrared image.
Key wordsTwoDimensional Entropy    Particle Swarm Optimization (PSO)    Image Segmentation    Threshold Value   
收稿日期: 2006-11-27     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60453001)
作者简介: 刘羿彤,女,1981年生,博士研究生,主要研究方向为红外图像目标检测与识别.E-mail:bo1_liuyitong@bit.edu.cn.付梦印,男,1964年生,教授,主要研究方向为导航制导与控制.
引用本文:   
刘羿彤,付梦印. 基于快速二维熵与PSO算法的红外图像分割*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(2): 155-159. LIU YiTong, FU MengYin. A Fast Infrared Image Segmentation Method Based on TwoDimensional Entropy and Particle Swarm Optimization Algorithm. , 2008, 21(2): 155-159.
链接本文:  
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