基于meanshift滤波和蚁群聚类的复杂红外目标分割
Complex Infrared Objects Segmentation Based on Mean-shift Filtering and Ant Colony Clustering
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摘要: 提出了一种复杂背景下红外目标分割的有效方法.该方法首先利用meanshift的自适应平滑滤波特性,在不损失目标信息的情况下,滤除复杂背景的杂波干扰;然后根据滤波得到的区域,用蚁群方法在区域之间进行聚类合并,获得最终的分割结果.采用区域来表征蚂蚁,与基本蚁群算法将每个像素看作一只蚂蚁相比,其蚂蚁个数大大减少,因而减小了计算的复杂度,提高了图像处理的效率.在蚁群算法中引入了一种新的引导函数,可以更准确引导蚁群聚类.实验结果表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种快速有效的图像分割方法.
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