毕硕本
- 作品数：2 被引量：27H指数：2
- 供职机构：南京信息工程大学大气科学学院气象灾害省部共建教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 最大倒数熵/倒数灰度熵多阈值选取被引量：16
- 2013年
- 现有的基于Shannon熵的阈值选取方法存在无定义值和零值的缺陷,并且没有考虑目标和背景类内灰度的均匀性。为此,本文针对多目标(背景)图像分割问题,提出了基于最大倒数熵/倒数灰度熵和自适应双粒子群优化(Adaptive Chaotic Variation Particle Swarm Optimization,ACPSO)的多阈值选取方法。首先将最大倒数熵单阈值选取推广到多阈值选取;然后定义了倒数灰度熵,导出了基于最大倒数灰度熵的单阈值和多阈值选取公式;最后给出最大倒数熵/倒数灰度熵多阈值选取的ACPSO算法步骤,实现对多个阈值快速精确地寻优。实验结果表明,与现有的同类方法—基于最大Shannon熵和粒子群优化(Particle Swarms Optimization,PSO)的多阈值选取方法相比,本文提出的方法有明显的优势,已应用于红外弱小目标检测中的阈值分割和卫星云图识别中的数字云图分割,取得了极佳的分割效果。
- 吴一全殷骏毕硕本
- 关键词：图像分割阈值选取多阈值
- 边缘修正CV模型的卫星遥感云图分割方法被引量：11
- 2014年
- 对卫星遥感云图进行自动分割是分析卫星云图资料的重要步骤。为了更加准确的对卫星遥感云图进行分割,提出了融合边缘信息CV模型的卫星遥感云图分割方法。对原卫星云图进行扩散,得到平滑图像,根据平滑图像计算边缘信息,将得到的边缘信息融入CV模型中,并加入距离规范项使得CV模型的水平集函数在演化过程中不需要重新初始化。实验结果表明,与传统CV模型、区域能量拟合水平集模型、偏置场修正水平集模型相比,所提方法分割出的云区域更加准确,分割速度更快。
- 宋昱吴一全毕硕本
- 关键词：遥感水平集边缘信息CV模型
