[发明专利]基于蝙蝠算法和二维信息熵的红外图像分割方法及系统在审
| 申请号： | 201711017468.1 | 申请日： | 2017-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN107862700A | 公开（公告）日： | 2018-03-30 |
| 发明（设计）人： | 牛硕丰;彭红霞;闫冬;王智杰;刘相兴;贾斌;李永生;赵俊杰;朱中华;李建福;赵庆海;盛戈皞 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司菏泽供电公司;国家电网公司;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/136 | 分类号： | G06T7/136;G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海东信专利商标事务所(普通合伙)31228 | 代理人： | 杨丹莉,李丹 |
| 地址： | 274002 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 蝙蝠 算法 二维 信息 红外 图像 分割 方法 系统 | ||
1.一种基于蝙蝠算法和二维信息熵的红外图像分割方法，其特征在于，包括步骤：
S10：获取待分割的红外图像；
S20：将二维信息熵函数作为蝙蝠算法的目标函数，将所述二维信息熵函数中的分割阈值变量作为所述蝙蝠算法中的蝙蝠位置变量；
S30：基于所述蝙蝠算法求取目标函数最大时对应的蝙蝠位置，将该蝙蝠位置作为最优分割阈值将所述待分割的红外图像分割为背景区域和目标区域。
2.如权利要求1所述的基于蝙蝠算法和二维信息熵的红外图像分割方法，其特征在于，所述步骤S20中还对所述蝙蝠算法的参数进行初始化，所述蝙蝠算法的参数包括蝙蝠参数和迭代参数。
3.如权利要求2所述的基于蝙蝠算法和二维信息熵的红外图像分割方法，其特征在于，所述蝙蝠参数包括蝙蝠的初始位置和初始速度。
4.如权利要求3所述的基于蝙蝠算法和二维信息熵的红外图像分割方法，其特征在于，所述蝙蝠的初始位置和初始速度均为随机生成。
5.如权利要求2所述的基于蝙蝠算法和二维信息熵的红外图像分割方法，其特征在于，所述蝙蝠参数还包括蝙蝠的初始脉冲频度r0、脉冲频度增加系数θ、初始响度A0、响度递减系数ξ、最小声波频率fmin以及最大声波频率fmax中的至少其中之一。
6.如权利要求1所述的基于蝙蝠算法和二维信息熵的红外图像分割方法，其特征在于，所述步骤S20中的二维信息熵函数为：
其中PA1、PA2分别为背景区域和目标区域在图像中所占比例，HA1、HA2分别为背景区域和目标区域所对应的信息熵，Ps,t为(s,t)像素点在图像中所占比例，L为图像灰度级，(s,t)为像素点灰度值—平均灰度，(S,T)为二维分割阈值，S为像素点灰度值，T为像素点8邻域内的平均灰度。
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