基于蚁群算法和模糊最大熵的测量靶面图像的分割方法

• 作者: 关丽敏 王孝贤 王晓艳 苟旭辉 郭健 黄鹤
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 模糊熵 蚁群优化 最大类间 最优组合
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 分析测试技术和方法
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

针对特殊环境下获取的测量靶面图像的特征和系统的性能要求提出了一种适合测量靶面图像快速准确分割的模糊指数熵的多阈值图像分割方法.该方法首先将靶面图像分成若干个模糊集合,再运用最大模糊熵准则确定对应的隶属函数,并通过引入指数熵避免香农熵的缺陷,最后,结合蚁群优化算法的优点,借助蚁群优化算法快速准确的搜索图像分割的最优分割阈值,从而实现了对测量标尺靶靶面图案的快速准确分割,为后续标尺靶图像高精度测量提供了良好的保障.通过仿真和试验结果证明,该方法较传统的最大类间方差法分割速度提高了大约50％,而且分割效果有明显的改善,因此该方法能够快速的从特殊环境下获取的供测量的标尺靶面图像中分割出标尺图案,分割效果良好且速度快,满足工程要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄鹤	长安大学电子与控制工程学院	28	41	4.0	5.0
2	关丽敏	长安大学电子与控制工程学院	9	28	3.0	5.0
3	王晓艳	长安大学电子与控制工程学院	8	12	2.0	3.0
4	苟旭辉	长安大学电子与控制工程学院	2	0	0.0	0.0