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非监督层次化模糊相关的人体红外图像分割

光学精密工程 2018年第6期26卷 1542-1550页

作者：尹诗白孔垂涵王一斌西南财经大学经济信息工程学院四川成都611130 四川师范大学工学院四川成都610101

针对当前多级模糊熵算法在分割人体红外图像时,存在划分数需人工指定,全局划分导致熵的信息度量精度受背景干扰,分割精度不高等问题,提出了非监督层次化模糊相关分割。首先采用熵率法将图像划分为若干超像素,确保区域一致性,提高后续处... 详细信息

针对当前多级模糊熵算法在分割人体红外图像时,存在划分数需人工指定,全局划分导致熵的信息度量精度受背景干扰,分割精度不高等问题,提出了非监督层次化模糊相关分割。首先采用熵率法将图像划分为若干超像素,确保区域一致性,提高后续处理效率;随后,用准确度量划分适当性的模糊相关来描述图像,构建模糊相关图割2-划分算子,提高层次化分割中单步分割的精度。2-划分算子的核心思想是利用提出的递推计算策略,快速搜索最大模糊相关时目标和背景的划分概率,并用其来设置图割的数据项,实施超像素的模糊相关图割2-划分。最后将2-划分算子与自顶向下的非监督层次化分割策略相结合,迭代地对目标超像素区域实施2-划分,自适应确定划分数,获得人体目标。实验结果表明:较常用算法,该算法不但能自动确定划分数,而且分割精度还提高了约18%,运行时间约为3.8s,能有效用于人体红外图像分割的工程实践中。

关键词：机器视觉红外图像分割超像素模糊相关

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基于类内绝对差和混沌粒子群的红外图像分割

光学学报 2010年第1期30卷 79-85页

作者：吴一全占必超吴加明南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016

提出了基于类内绝对差、背景与目标面积差及混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的红外目标图像阈值分割方法。类内绝对差小能确保分割后类的内聚性好,背景与目标的面积差可抑制均等分割的趋势,两者综合构成更为合理的阈值选取准则函数。给出... 详细信息

提出了基于类内绝对差、背景与目标面积差及混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的红外目标图像阈值分割方法。类内绝对差小能确保分割后类的内聚性好,背景与目标的面积差可抑制均等分割的趋势,两者综合构成更为合理的阈值选取准则函数。给出了一维阈值选取公式,通过推广到二维,抗噪性能明显改善;针对二维阈值分割计算量大的问题,利用混沌变异的小生境粒子群算法搜索最佳阈值向量;最后与Fisher准则法、Otsu方法和最大熵阈值分割法作了比较。实验结果表明,该方法在分割效果和运行时间上都具有明显的优势。

关键词：图像处理红外图像分割类内绝对差背景与目标面积差混沌变异小生境粒子群优化

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

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系统工程与电子技术 2011年第2期33卷 443-448页

作者：刘刚梁晓庚张京国西北工业大学自动化学院陕西西安710072 洛阳光电技术发展中心河南洛阳471009

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降... 详细信息

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。

关键词：红外图像分割轮廓波降噪最大后验概率模糊c均值聚类聚类中心样本权值

复杂环境下用于人体目标红外图像分割的改进PCNN方法

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光学学报 2017年第2期37卷 175-184页

作者：贺付亮郭永彩高潮重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044 西南大学电子信息工程学院重庆400715

为了解决复杂环境下红外人体目标分割应用中当前脉冲耦合神经网络(PCNN)方法常出现的噪声适应性差、目标边缘细节模糊等问题,提出了改进的PCNN方法。根据红外噪声特点,利用加权均值滤波和各向异性高斯滤波设计了模型反馈输入域的权值矩... 详细信息

为了解决复杂环境下红外人体目标分割应用中当前脉冲耦合神经网络(PCNN)方法常出现的噪声适应性差、目标边缘细节模糊等问题,提出了改进的PCNN方法。根据红外噪声特点,利用加权均值滤波和各向异性高斯滤波设计了模型反馈输入域的权值矩阵;采用改进的拉普拉斯分量绝对和表示PCNN的连接强度参数,从而实现了该参数的自适应设置;用点火区域平均灰度值构建动态阈值的方法,实现了PCNN模型的迭代控制。对IEEE OTCBVS和自拍数据库中的250余幅红外人体图像进行对比实验,结果表明,提出的方法能够有效抑制红外噪声,分割出带有较多边缘细节的人体目标,与其他PCNN分割方法相比,该方法还具有较优的平均概率兰德指数和较低的平均全局一致性误差。

关键词：机器视觉红外图像分割脉冲耦合神经网络各向异性拉普拉斯分量绝对和噪声抑制

基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法

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光子学报 2007年第10期36卷 1954-1959页

作者：倪超李奇夏良正东南大学自动化学院南京210096

为了准确的实现红外目标识别,提出了一种基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法.二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,而且兼顾了图像自身的模糊性,能取得较为满意的分割结果.该方法实质上是一种具有搜... 详细信息

为了准确的实现红外目标识别,提出了一种基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法.二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,而且兼顾了图像自身的模糊性,能取得较为满意的分割结果.该方法实质上是一种具有搜索空间大、多局部极值点的典型非线性整数规划问题.广义混沌混合PSO算法在广义PSO算法的基础上,引入自适应平衡搜索,当算法发生停滞时引入模拟退火机制有选择地对当前全局最优粒子进行混沌优化,在增强局部搜索能力的同时能够克服早熟收敛现象.实验证明,运用广义混沌混合PSO算法实现红外图像二维模糊划分最大熵分割是快速、稳定的.

关键词：红外图像分割二维模糊划分最大熵广义PSO 混沌优化

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红外图像分割的改进模糊C均值聚类方法

计算机工程与应用 2014年第9期50卷 163-166页

作者：魏英姿李静静沈阳理工大学信息科学与工程学院沈阳110159 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016

分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的分割结果有较大的影响。传统的模糊C均值算法的分类数和聚类中心往往设定为经验值。为获得最佳的分类数,提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对传统的模糊C均值聚类算法对初始聚类中心比... 详细信息

分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的分割结果有较大的影响。传统的模糊C均值算法的分类数和聚类中心往往设定为经验值。为获得最佳的分类数,提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对传统的模糊C均值聚类算法对初始聚类中心比较敏感的问题,提出了基于直方图灰度值的最小最大距离法来确定初始聚类中心。实验结果表明该方法有效可行。

关键词：红外图像分割模糊C均值算法聚类中心轮廓指标

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基于模糊推理的电气设备红外图像分割

红外技术 2023年第5期45卷 446-454页

作者：曾水玲唐敏之吉首大学信息科学与工程学院湖南吉首416000 南京理工大学江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室江苏南京210094

使用模糊理论处理电气设备红外图像分割的不确定性,提出了一种基于模糊推理的电气设备红外图像分割算法。首先分别利用电气设备红外图像故障区域的像素灰度、像素点与图像质心的马氏距离以及图像膨胀操作定义了强度特征、全局故障可能... 详细信息

使用模糊理论处理电气设备红外图像分割的不确定性,提出了一种基于模糊推理的电气设备红外图像分割算法。首先分别利用电气设备红外图像故障区域的像素灰度、像素点与图像质心的马氏距离以及图像膨胀操作定义了强度特征、全局故障可能性特征和局部灰度特征;然后根据特征的模糊语言值制定了27条模糊规则,设计了一种模糊推理红外图像分割算法;最后,从主观和客观评价指标上将算法与传统Otsu算法和FCM算法进行了对比。实验表明,该算法的分割精度和误分割率比其他两种算法都有一定的改善,同时该算法能够滤除图像中具有高亮度的干扰区域,对具有小亮度差和小面积故障区域的红外图像有较好的分割效果。

关键词：模糊推理红外图像分割马氏距离图像膨胀

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融合注意力分支特征的甲烷泄漏红外图像分割

红外技术 2023年第4期45卷 417-426页

作者：何自芬曹辉柱张印辉黄俊璇史本杰朱守业昆明理工大学机电工程学院云南昆明650000

甲烷是现代化工业生产和社会生活的重要能源之一,实现其有效探测与分割对于及时发现甲烷泄漏事故并识别其扩散范围具有重要意义。针对红外成像条件下甲烷气体图像的轮廓模糊、泄漏的甲烷气体与背景对比度较低、形状易受大气流动因素影... 详细信息

甲烷是现代化工业生产和社会生活的重要能源之一,实现其有效探测与分割对于及时发现甲烷泄漏事故并识别其扩散范围具有重要意义。针对红外成像条件下甲烷气体图像的轮廓模糊、泄漏的甲烷气体与背景对比度较低、形状易受大气流动因素影响等问题,本文提出一种融合注意力分支特征的红外图像分割网络(Attention Branch Feature Network,ABFNet)实现甲烷气体泄漏探测。首先,为增强模型对红外甲烷气体图像的特征提取能力,设计分支特征融合模块将残差模块1和残差模块2的输出特征与残差模块3以逐像素相加的方法融合,获取红外甲烷气体图像丰富细致的特征表达以提高模型识别精度。其次,为进一步加快模型的推理速度,将标准瓶颈单元中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,大幅度减少参数量达到实时检测甲烷气体泄漏。最后,将scSE注意力机制嵌入到分支特征融合模块,更多地关注扩散区域边缘和中心语义信息以克服红外甲烷气体轮廓模糊对比度低等问题提高模型的泛化能力。实验结果表明,本文提出的ABFNet模型AP50@95、AP50、AP60定量分割精度分别达到38.23%、89.63%和75.33%,相比于原始YOLACT模型分割精度,分别提高4.66%、3.76%和7.04%,推理速度达到34.99帧/s,满足实时检测需求。实验结果验证了本文算法对红外甲烷泄漏检测的有效性和工程实用性。

关键词：红外图像分割甲烷泄漏注意力分支特征实时检测

基于粒子群优化法的Niblack电力设备红外图像分割

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红外技术 2018年第8期40卷 780-785页

作者：李鑫崔昊杨霍思佳束江刘晨斐李亚李高芳上海电力学院电子与信息工程学院上海200090

针对电力设备红外图像分割效果受非均匀背景和噪声干扰等因素影响的问题,提出了一种基于粒子群优化方法的Niblack设备红外图像分割算法。采用类间方差作为粒子群算法的适应度函数,自动搜寻Niblack法中图像不重叠矩形邻域的最优分割阈值... 详细信息

针对电力设备红外图像分割效果受非均匀背景和噪声干扰等因素影响的问题,提出了一种基于粒子群优化方法的Niblack设备红外图像分割算法。采用类间方差作为粒子群算法的适应度函数,自动搜寻Niblack法中图像不重叠矩形邻域的最优分割阈值,并将其用于图像的二值化分割,从红外图像中提取出设备的目标区域。实验结果表明:该分割算法与传统的Otsu等算法相比效率更高,且误分率(ME)减少了14%~78%。鲁棒性分析表明,本算法对含较大噪声密度的红外图像分割性能优于其他传统算法,从而有效提高了电力设备红外图像分割精度与效率。

关键词：红外图像分割电力设备 Niblack法粒子群算法鲁棒性分析