本文選題：機器視覺 + 紅外圖像分割　； 參考：《光學學報》2017年02期

【摘要】：為了解決復雜環(huán)境下紅外人體目標分割應用中當前脈沖耦合神經網絡(PCNN)方法常出現(xiàn)的噪聲適應性差、目標邊緣細節(jié)模糊等問題,提出了改進的PCNN方法。根據紅外噪聲特點,利用加權均值濾波和各向異性高斯濾波設計了模型反饋輸入域的權值矩陣;采用改進的拉普拉斯分量絕對和表示PCNN的連接強度參數(shù),從而實現(xiàn)了該參數(shù)的自適應設置;用點火區(qū)域平均灰度值構建動態(tài)閾值的方法,實現(xiàn)了PCNN模型的迭代控制。對IEEE OTCBVS和自拍數(shù)據庫中的250余幅紅外人體圖像進行對比實驗,結果表明,提出的方法能夠有效抑制紅外噪聲,分割出帶有較多邊緣細節(jié)的人體目標,與其他PCNN分割方法相比,該方法還具有較優(yōu)的平均概率蘭德指數(shù)和較低的平均全局一致性誤差。
[Abstract]:In order to solve the problems such as poor noise adaptability and fuzzy edge details in the current impulse coupled neural network (PCN-PCNN) method for infrared human body target segmentation in complex environments, an improved PCNN method is proposed. According to the characteristics of infrared noise, the weighted mean filter and anisotropic Gao Si filter are used to design the weight matrix of the input domain of the model feedback, and the improved Laplace component absolute sum is used to represent the connection strength parameters of the PCNN. The adaptive setting of this parameter is realized, and the iterative control of PCNN model is realized by constructing dynamic threshold with the mean gray value of igniting region. More than 250 infrared human images in IEEE OTCBVS and selfie database are compared with each other. The results show that the proposed method can effectively suppress infrared noise and segment human objects with more edge details than other PCNN segmentation methods. The method also has better average probability Rand exponent and lower average global consistency error.
【作者單位】： 重慶大學光電技術及系統(tǒng)教育部重點實驗室;西南大學電子信息工程學院;
【基金】：教育部博士點基金(20130191110021) 中央高�；緲I(yè)務費專項資金(XDJK2013C157)
【分類號】：TP391.41

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9 劉R，

本文編號：1962110