【摘要】：為了解決紅外相機采集行人圖片時圖像分割效果問題,提出一種自適應粒子群優(yōu)化二維OSTU的閾值分割算法。利用當前幀圖像的灰度級和當前幀圖像像素的鄰域灰度級構成二元組,通過計算二者的均值和方差,建立二維最大類間方差模型,結合自適應粒子群集算法,估計出圖像的最佳閾值,該方法不僅能夠準確估計閾值且計算時間減少。仿真結果表明,閾值最佳時,當結合自適應粒子群集優(yōu)化算法后計算時間減少到原來的50%,所提出的算法能夠快速準確得到最佳閾值,提高了圖像預處理的分割效果。
[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.
【作者單位】： 沈陽理工大學自動化與電氣工程學院;沈陽理工大學信息科學與工程學院;
【基金】：遼寧省自然科學基金(201602652)資助項目
【分類號】：TP18;TP391.41

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本文編號：2349834