基于改进聚类中心分析法的红外行人分割

• 作者: 田翠翠 郭永彩 高潮
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像分割 K均值聚类中心分析 转折点选取 行人探测
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 151-152,156
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2214字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.06.052

摘要

远红外图像中人体目标分割阈值自动选取算法的鲁棒性较差.为此,从远红外图像的成像机理出发,提出一种改进的K均值聚类中心分析法.当所属类别不同时,聚类前呈线性分布的聚类中心会在聚类后明显转折.根据该特点,将聚类后待测类别的实际聚类中心值与理论聚类中心预测值的绝对差值作为测度函数,选择转折点并确定图像分割的阈值.实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性与抗噪性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭永彩	重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室	135	1535	21.0	31.0
2	高潮	重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室	122	1443	21.0	31.0
3	田翠翠	重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室	1	8	1.0	1.0