结合二维Tsallis熵多阈值和DE算法的图像分割

王坤; 周熠; 吴一鸣

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结合二维Tsallis熵多阈值和DE算法的图像分割

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cqvip:传统分割算法容易丢失边缘信息,导致对损伤区域大小出现错误判断。针对飞机蒙皮损伤的红外图像分割问题,提出结合二维Tsallis熵多阈值和差分进化(DE)算法的分割方法。首先确定初始种群个数,即阈值个数,利用阈值的大小计算各区域的q值;然后将初始阈值变异交叉,根据Tsallis熵值选择最优阈值,将其作为下一次差分进化的初始阈值,使用最优阈值计算差分进化算法的尺度函数F,再次进行差分进化直到获得全局最优阈值。实验证明:与传统方法相比,该算法能有效提高分割效率,改善分割结果的质量。

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来源
《中国民航大学学报》 |2019年第5期|35-40|共6页
作者
王坤; 周熠; 吴一鸣;
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作者单位

中国民航大学电子信息与自动化学院天津 300300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类飞机的疲劳;图像处理方法;
关键词
红外图像分割; 差分进化算法; Tsallis熵; q值; 尺度函数;

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