非监督层次化模糊相关的人体红外图像分割

• 作者: 孔垂涵 尹诗白 王一斌
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 红外图像分割 超像素 模糊相关
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1542-1550
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4|TN216
• 字数: 4232字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20182606.1542

摘要

针对当前多级模糊熵算法在分割人体红外图像时,存在划分数需人工指定,全局划分导致熵的信息度量精度受背景干扰,分割精度不高等问题,提出了非监督层次化模糊相关分割.首先采用熵率法将图像划分为若干超像素,确保区域一致性,提高后续处理效率;随后,用准确度量划分适当性的模糊相关来描述图像,构建模糊相关图割2-划分算子,提高层次化分割中单步分割的精度.2-划分算子的核心思想是利用提出的递推计算策略,快速搜索最大模糊相关时目标和背景的划分概率,并用其来设置图割的数据项,实施超像素的模糊相关图割2-划分.最后将2-划分算子与自顶向下的非监督层次化分割策略相结合,迭代地对目标超像素区域实施2-划分,自适应确定划分数,获得人体目标.实验结果表明:较常用算法,该算法不但能自动确定划分数,而且分割精度还提高了约18％,运行时间约为3.8s,能有效用于人体红外图像分割的工程实践中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹诗白	西南财经大学经济信息工程学院	6	28	3.0	5.0
2	孔垂涵	西南财经大学经济信息工程学院	2	6	2.0	2.0
3	王一斌	四川师范大学工学院	6	19	3.0	4.0