基于2维Tsallis熵的水下图像目标检测
针对传统图像检测方法在水下图像处理过程中存在目标区域定位不准确、目标细节丢失、目标形状变形的问题,文中利用Tsallis熵的非广延性,提出了一种基于边缘信息的2维直方图,并以最大2维Tsallis熵为准则,利用改进粒子群优化算法寻找最佳阈值.水下图像处理试验表明,该算法是一种有效的水下图像目标检测方法,与传统方法相比,具有更强的自适应性和鲁棒性.
水下图像、Tsallis熵、目标检测、改进粒子群优化算法
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TP242(自动化技术及设备)
国家863计划资助项目2008AA092301;国家自然科学基金资助项目50909025/E091002;中国博士后科学基金资助项目20080440838:黑龙江省博士后基金;哈尔滨工程大学基础研究基金资助项目HEUFT08001,HEUFT08017;水下智能机器人技术国防科技重点实验室开放课题研究基金资助项目2007001,2008003
2010-08-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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