激光与红外

作者：李云红

单位：1.西安工程大学电子信息学院 陕西 西安 710048；2.哈尔滨市产品质量监督检验院,黑龙江 哈尔滨 150036；

关键词：图像分割;红外图像;人工蜂群;正余弦法;最佳阈值

基金：陕西省科技厅青年科学基金项目(No.2019JQ-255)；西安市科技局高校人才服务企业项目(No.2019217114GXRC007CG008-GXYD7.2；No.2019217114GXRC007CG008-GXYD7.8)；国家级大学生创新创业训练计划项目(No.S202010709003)资助。

针对红外图像背景复杂且分割难度较大等问题,提出了一种改进人工蜂群正余弦优化的红外图像阈值分割方法。首先是将二维Otsu函数作为蜂群算法的适应度函数；其次采用混沌对立的学习方法和差分进化的方法改进了初始化种群和蜜蜂搜索方程；然后利用改进的蜂群算法优化阈值,缩小阈值的搜索区域；最后利用正余弦法计算出全局最优解,该最优解即为分割的最佳阈值。实验结果表明:论文方法与Otsu法、k-means法、区域生长法以及分水岭法相比,图像目标区域分割的平均交并比为84.13,平均准确率为89.18,有效提高了红外图像的分割精度。

来源：2021年第8期

《激光与红外》期刊编辑部

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