基于新模糊準則與DE算法的紅外人體圖像分割

摘要:人體目標的抽取是紅外人體圖像處理的基礎，為了有效獲取紅外圖像中的人體目標，提出了一種新的圖像閾值化方法。首先在對模糊熵方法本質分析的基礎上，通過參數變換定義了一種新的最小化模糊準則，然后將差分演化(differential evolution， DE)算法與新模糊準則相結合用于快速、有效地獲取最佳閾值，最后在真實紅外人體圖像上與其他方法進行了對比實驗。實驗結果表明，所提出的方法不僅能得到理想的分割結果，而且CPU耗時也較少，滿足實時性處理要求。

關鍵詞:圖像分割;紅外人體目標抽取;模糊準則;差分演化

中圖分類號:TP39141文獻標志碼:A

文章編號:10013695(2010)04159404

doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.04.0112