一种融合IFOA和K-Means聚类的低照度图像分割方法

• 作者: 刘旭 唐卓 李苏晨 王硕禾
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 电气化铁路 图像照度增强 图像分割 色调映射 果蝇算法 K-Means聚类算法 入侵物识别
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2021.01.010

摘要

为改进电气化铁路接触网补偿器监测装置在光照不足时对图像目标区域分割精度较低,无法准确识别入侵异物的问题,采用全局自适应色调映射的方法增强低照度图像,联合改进的果蝇算法与K-Means聚类算法(IFOA-K-Means聚类算法)实现目标区域的准确分割.实验结果表明,该方法对退化图像的分割精度更高,能够充分保持图像的边缘信息,运算开销较小,能有效提高图像后续处理的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王硕禾		72	306	7.0	16.0
2	刘旭		23	25	3.0	4.0
3	李苏晨		4	0	0.0	0.0
4	唐卓		2	0	0.0	0.0