应用科学学报
應用科學學報
응용과학학보
JOURNAL OF APPLIED SCIENCES
2014年
4期
427-433
,共7页
图像分割%阈值%隶属度函数%模糊熵%遗传算法
圖像分割%閾值%隸屬度函數%模糊熵%遺傳算法
도상분할%역치%대속도함수%모호적%유전산법
image segmentation%threshold%membership function%fuzzy entropy%genetic algorithm
在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法.基于模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集.使用改进的模糊指数熵作为分类判据,提高了分类准确性.通过遗传算法确定模糊熵参数的最优组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据仅含有4个模糊熵参数,减小了搜索空间.针对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法、模拟退火模糊熵法和使用未改进的模糊指数熵的遗传模糊熵法进行了比较.实验结果表明,所提方法能自动而有效地选取双阈值,且分割效果优于其他3种双阈值分割方法.
在火砲身管彎麯度測量繫統中,為瞭能從光靶圖像中同時提取標定圖案和激光光斑,提齣瞭一種雙閾值圖像分割方法.基于模糊數學理論和最大模糊熵判據,把光靶圖像中的像素灰度級分為黑、灰和亮3箇模糊子集,用于畸變校正的標定圖案的像素灰度級隸屬于黑模糊子集,用于測量的激光光斑的像素灰度級隸屬于亮模糊子集.使用改進的模糊指數熵作為分類判據,提高瞭分類準確性.通過遺傳算法確定模糊熵參數的最優組閤,降低瞭計算複雜度,併且最大模糊熵判據僅含有4箇模糊熵參數,減小瞭搜索空間.針對光靶圖像進行瞭雙閾值分割實驗,併與最大類間方差雙閾值法、模擬退火模糊熵法和使用未改進的模糊指數熵的遺傳模糊熵法進行瞭比較.實驗結果錶明,所提方法能自動而有效地選取雙閾值,且分割效果優于其他3種雙閾值分割方法.
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