基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Infrared Polarization Thermal Image Segmentation Algorithm Based on Tsallis Entropy
传统红外热像存在对比度低、边缘模糊等不足而使目标区域分割困难,红外偏振热像能够凸显边缘和轮廓特征,因此在环境监测、军事侦察、工业无损检测等领域得到广泛的应用,但如何进行红外偏振热像分割目前研究较少.为此,本文提出了一种基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法.首先通过Tsallis阈值对偏振方位角热像进行初分割,然后以最小化初分割热像交集与并集误差率优化Tsallis指数,再利用指数优化后的Tsallis阈值对偏振方位角热像进行优化分割并通过连…查看全部>>
汪方斌;孙凡;王峰;赵汝海;雷经发;王雪
安徽建筑大学机械与电气工程学院,安徽合肥 230601安徽建筑大学建筑机械故障诊断与预警重点实验室,安徽合肥 230601安徽建筑大学机械与电气工程学院,安徽合肥 230601安徽建筑大学建筑机械故障诊断与预警重点实验室,安徽合肥 230601偏振光成像探测技术安徽省重点实验室,安徽合肥 230031安徽建筑大学机械与电气工程学院,安徽合肥 230601
信息技术与安全科学
阈值分割Tsallis熵红外偏振热像`
《红外技术》 2020 (3)
基于热-磁特征融合的再制造构件疲劳微损伤评估研究
245-256,12
国家自然科学基金(61871002,51805003)、安徽省自然科学基金(1808085ME125)、安徽省教育厅高校自然科学和社会科学研究项目(KJ2017ZD42)、偏振光成像探测技术安徽省重点实验室开放课题、安徽省重点研究与开发计划项目(1804a09020009).
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