弱可视环境下像素级多传感器图像自动分割方法研究

摘要：

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.

关键词：弱可视环境、像素级、多传感器、图像自动分割

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省基础与前沿技术研究项目162300410188

在线出版日期：2017-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：200-204