基于區(qū)域生長的自適應(yīng)紅外圖像火焰識(shí)別
發(fā)布時(shí)間:2021-01-20 21:20
本文提出自適應(yīng)的區(qū)域生長紅外圖像火焰識(shí)別,通過對(duì)像素灰度值的分析,自動(dòng)選擇種子點(diǎn),提高算法智能程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以實(shí)現(xiàn)火焰區(qū)域分割,能自動(dòng)完成種子點(diǎn)選擇,具有很好的適應(yīng)性。
【文章來源】:南方農(nóng)機(jī). 2020,51(05)
【文章頁數(shù)】:2 頁
【部分圖文】:
圖像灰度化
子點(diǎn)的選取
1.2 區(qū)域生長區(qū)域生長是根據(jù)像素或區(qū)域之間相似的性質(zhì)將其結(jié)合起來形成具有相似的圖像區(qū)域[4],最終可以將目標(biāo)區(qū)域與背景分割開來的一幅二值圖像。算法步驟如圖1所示,首先尋找種子點(diǎn),然后根據(jù)閾值判斷是否有同一性質(zhì)直到?jīng)]有同一類灰度值即結(jié)束。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別研究[J]. 操小文,薄華. 微型機(jī)與應(yīng)用. 2016(09)
[2]圖像型火災(zāi)探測(cè)預(yù)處理方法綜述[J]. 畢振波,樂天,潘洪軍,楊花,江有福. 消防科學(xué)與技術(shù). 2016(01)
[3]基于STM32的紅外火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 劉燕燕,楊幫華,丁麗娜,張永懷. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2013(01)
[4]基于改進(jìn)的變分水平集和區(qū)域生長的圖像分割方法的研究[J]. 姜慧研,馮銳杰. 電子學(xué)報(bào). 2012(08)
[5]一種有選擇的圖像灰度化方法[J]. 周金和,彭福堂. 計(jì)算機(jī)工程. 2006(20)
本文編號(hào):2989806
【文章來源】:南方農(nóng)機(jī). 2020,51(05)
【文章頁數(shù)】:2 頁
【部分圖文】:
圖像灰度化
子點(diǎn)的選取
1.2 區(qū)域生長區(qū)域生長是根據(jù)像素或區(qū)域之間相似的性質(zhì)將其結(jié)合起來形成具有相似的圖像區(qū)域[4],最終可以將目標(biāo)區(qū)域與背景分割開來的一幅二值圖像。算法步驟如圖1所示,首先尋找種子點(diǎn),然后根據(jù)閾值判斷是否有同一性質(zhì)直到?jīng)]有同一類灰度值即結(jié)束。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別研究[J]. 操小文,薄華. 微型機(jī)與應(yīng)用. 2016(09)
[2]圖像型火災(zāi)探測(cè)預(yù)處理方法綜述[J]. 畢振波,樂天,潘洪軍,楊花,江有福. 消防科學(xué)與技術(shù). 2016(01)
[3]基于STM32的紅外火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 劉燕燕,楊幫華,丁麗娜,張永懷. 計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2013(01)
[4]基于改進(jìn)的變分水平集和區(qū)域生長的圖像分割方法的研究[J]. 姜慧研,馮銳杰. 電子學(xué)報(bào). 2012(08)
[5]一種有選擇的圖像灰度化方法[J]. 周金和,彭福堂. 計(jì)算機(jī)工程. 2006(20)
本文編號(hào):2989806
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