基于新模糊準(zhǔn)則與DE算法的紅外人體圖像分割

摘要:人體目標(biāo)的抽取是紅外人體圖像處理的基礎(chǔ)，為了有效獲取紅外圖像中的人體目標(biāo)，提出了一種新的圖像閾值化方法。首先在對模糊熵方法本質(zhì)分析的基礎(chǔ)上，通過參數(shù)變換定義了一種新的最小化模糊準(zhǔn)則，然后將差分演化(differential evolution， DE)算法與新模糊準(zhǔn)則相結(jié)合用于快速、有效地獲取最佳閾值，最后在真實(shí)紅外人體圖像上與其他方法進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法不僅能得到理想的分割結(jié)果，而且CPU耗時(shí)也較少，滿足實(shí)時(shí)性處理要求。

關(guān)鍵詞:圖像分割;紅外人體目標(biāo)抽取;模糊準(zhǔn)則;差分演化

中圖分類號(hào):TP39141文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):10013695(2010)04159404

doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.04.0112