基于二维Fisher线性鉴别分析和粒子群优化的红外图像分割

• 作者: 关新平 唐英干 黄娜
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 图像分割 Fisher线性鉴别分析 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 光电子器件及显示技术
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1176字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2009.01.004

摘要

二维Fisher线性鉴别分析的图像分割算法,考虑了图像中目标和背景之间类间方差和类内方差在类别分离中的作用,有效地克服经典Otsu阈值法当图像中目标的面积很小(直方图上表现为峰的大小相差很大或者没有明显双峰)时产生的阈值"漂移"现象,是一种有效的图像分割方法.针对二维Fisher线性鉴别分析计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值向量.实验结果表明,所提出的方法不仅能准确地分割图像,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于实时应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关新平	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	166	2413	25.0	41.0
2	黄娜	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	3	53	3.0	3.0
3	唐英干	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	27	692	13.0	26.0