激光夜视图像分型分割算法研究

发布时间：2023-11-11 08:46

　　为解决以往采用关联规则挖掘算法对图像进行分割时,对于夜视图像中灰暗区域中颜色特征以及前景/背景特征的采集能力差,不能有效判定图像的多尺度分型特征,分型分割效果差的问题。研究激光夜视图像分型分割算法。先利用计盒维数估计方法计算激光夜视图像分型维数尺度,通过分型维数尺度获取激光夜视图像的多尺度分型特征值,将利用多尺度分型特征值获取的多尺度分型特征约束与图像颜色约束相结合获取多尺度分型特征数据项,融合该多尺度分型特征数据项与通过图像中相邻区域顶点颜色距离获取的光滑项,并加入自适应比重系数获取能量函数,利用最大流/最小割算法求解能量函数最小值,实现激光夜视图像的分割。实验结果表明,该算法可准确分割激光夜视图像中人物目标特征,分割10幅激光夜视图像准确率以及均匀性测度平均值均在95%以上。

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【文章目录】：
1 引言
2 激光夜视图像分型分割算法
    2.1 激光夜视图像分型维数尺度计算
    2.2 激光夜视图像多尺度分型特征
    2.3 激光夜视图像图割算法
        2.3.1 具有多尺度分型特征的数据项
        2.3.2 具有局部自适应值的光滑项
    2.4 激光夜视图像分型分割算法步骤
3 实验分析
    3.1 分割效果
    3.2 分割准确率对比
    3.3 分割均匀性测度对比
4 结论



本文编号：3862307