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题名弱可视环境下像素级多传感器图像自动分割方法研究
被引量：1
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作者
海洁
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机构
郑州大学西亚斯国际学院电子信息工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第12期200-204,共5页
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基金
河南省基础与前沿技术研究项目(162300410188)资助
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文摘
像素级多传感器图像分割容易受到外界环境的干扰,在弱可视环境下将丢失大量分割图像的边缘信息,导致分割效果差、分割效率低。为此,提出一种新的弱可视环境下像素级多传感器图像自动分割方法,通过Retinex算法对弱可视环境下像素级多传感器图像进行增强处理。介绍了PCNN图像分割方法的基本原理,通过PCNN方法对输入原始图像进行迭代,对输出结果和输入图像进行"与"运算,获取PCNN一次迭代的像素级多传感器图像,求出迭代后图像的最小方差比,计算出该次最小方差比与上次迭代最小方差比的差值;依据该差值判断是否继续迭代,将最终的输出结果看作像素级多传感器图像的最佳分割结果。实验结果表明,所提方法具有很高的分割效率,且分割效果佳。
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关键词
弱可视环境
像素级
多传感器
图像自动分割
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Keywords
weak visual environment pixel level multiple sensors image automatic segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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