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基于meanshift滤波和蚁群聚类的复杂红外目标分割
被引量：
5
1
作者
王潇晨
付冬梅
+1 位作者
李晓刚
刘燕
《红外技术》
CSCD
北大核心
2009年第9期545-548,共4页
提出了一种复杂背景下红外目标分割的有效方法。该方法首先利用meanshift的自适应平滑滤波特性,在不损失目标信息的情况下,滤除复杂背景的杂波干扰;然后根据滤波得到的区域,用蚁群方法在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果。采用...
提出了一种复杂背景下红外目标分割的有效方法。该方法首先利用meanshift的自适应平滑滤波特性,在不损失目标信息的情况下,滤除复杂背景的杂波干扰;然后根据滤波得到的区域,用蚁群方法在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果。采用区域来表征蚂蚁,与基本蚁群算法将每个像素看作一只蚂蚁相比,其蚂蚁个数大大减少,因而减小了计算的复杂度,提高了图像处理的效率。在蚁群算法中引入了一种新的引导函数,可以更准确引导蚁群聚类。实验结果表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种快速有效的图像分割方法。
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关键词
复杂红外目标
MEANSHIFT
蚁群聚类
图像分割
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题名
基于meanshift滤波和蚁群聚类的复杂红外目标分割
被引量：
5
1
作者
王潇晨
付冬梅
李晓刚
刘燕
机构
北京科技大学
中国人民解放军装甲兵工程学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2009年第9期545-548,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60573016)
文摘
提出了一种复杂背景下红外目标分割的有效方法。该方法首先利用meanshift的自适应平滑滤波特性,在不损失目标信息的情况下,滤除复杂背景的杂波干扰;然后根据滤波得到的区域,用蚁群方法在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果。采用区域来表征蚂蚁,与基本蚁群算法将每个像素看作一只蚂蚁相比,其蚂蚁个数大大减少,因而减小了计算的复杂度,提高了图像处理的效率。在蚁群算法中引入了一种新的引导函数,可以更准确引导蚁群聚类。实验结果表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种快速有效的图像分割方法。
关键词
复杂红外目标
MEANSHIFT
蚁群聚类
图像分割
Keywords
comp/ex infrared objects
mean shift
ant colony clustering
image segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于meanshift滤波和蚁群聚类的复杂红外目标分割
王潇晨
付冬梅
李晓刚
刘燕
《红外技术》
CSCD
北大核心
2009
5
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