自适应粒子群集优化二维OSTU的图像阈值分割算法

发布时间：2018-11-22 16:07

【摘要】：为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。
[Abstract]:In order to solve the problem of image segmentation when infrared camera collects pedestrian images, an adaptive particle swarm optimization (PSO) threshold segmentation algorithm for two-dimensional OSTU is proposed. Using the gray level of the current frame image and the adjacent gray level of the pixel of the current frame image to form a binary group, a two-dimensional maximum inter-class variance model is established by calculating their mean and variance, and an adaptive particle swarm algorithm is combined. The optimal threshold of the image is estimated. This method can not only estimate the threshold accurately but also reduce the computing time. The simulation results show that when the threshold is optimal, the computation time is reduced to 50 when the adaptive particle swarm optimization algorithm is combined, the proposed algorithm can get the optimal threshold quickly and accurately, and the segmentation effect of image preprocessing can be improved.
【作者单位】： 沈阳理工大学自动化与电气工程学院;沈阳理工大学信息科学与工程学院;
【基金】：辽宁省自然科学基金(201602652)资助项目
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：2349834