基于大津和遗传算法的红外图像分割-------外文翻译（英文含翻译）.rar
基于大津和遗传算法的红外图像分割-------外文翻译（英文含翻译）,摘要：红外图像是由目标和环境的热红外射线形成的。随着目标辐射出更多的热量，我们能够于端梢直方图看到它们有着较大的灰度。根据红外图像的这个特性，这篇文章中提出了一种新的基于大津法和遗传算法的红外图像分割方法。首先，将红外图像转化为灰度图像；其次，检测图像边缘，并且通过大津和遗传算法（otsu-ga）得出图像分割的最佳阈值...
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内容介绍
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摘要：红外图像是由目标和环境的热红外射线形成的。随着目标辐射出更多的热量，我们能够于端梢直方图看到它们有着较大的灰度。根据红外图像的这个特性，这篇文章中提出了一种新的基于大津法和遗传算法的红外图像分割方法。首先，将红外图像转化为灰度图像；其次，检测图像边缘，并且通过大津和遗传算法（Otsu-GA）得出图像分割的最佳阈值；最后，根据阈值分割图像，对比结果的双峰和迭代。实验结果显示，该方法有效地提高了图像分割的质量。
关键词：红外图像分割；阈值；大津算法；遗传算法
Ⅰ 引言
红外图像分割在许多应用中都很有用。从结果上看，可以在大场景中分别出兴趣和目标区域，这对随后的图像分析或注释十分有用。传统的阈值分割方法有基于像素阈值，基于局部图像阈值，基于过渡区域。然而，由于这个问题困难的本质，几乎没有自动的算法能够在大量各种各样数据中都能工作得很好[1-5]。
随着目标辐射出更多的热量，我们能够于端梢直方图看到它们有着较大的灰度,因为红外图像是由目标和环境的热红外射线形成的。根据红外图像的这个特性，这篇文章中提出了一种新的基于大津和遗传算法的红外图像分割方法。
Abstract
¡ªThe infrared image is formed by the thermal infrared
rays of the targets and environment. As the targets radiate more
heat, we can see they have larger grey-scale, locating in the top-
end of histogram. According to this characteristic of infrared
images, a new method for infrared image segmentation based on
Otsu and genetic algorithm is proposed in this paper. First,
covert the infrared image to grayscale image; Second, detect the
image edge, and get the best threshold for image segmentation by
Otsu and GA (Otsu-GA); Finally, Segment the image by the
threshold, and contrast the results of two peaks and iteration.
Experimental results show that the method effectively improved
the quality of image segmentation.
Keywords-Infrared Image Segmentation; Threshold; Otsu;
Genetic Algorithm
关键词：红外图像分割；阈值；大津算法；遗传算法
Ⅰ 引言
红外图像分割在许多应用中都很有用。从结果上看，可以在大场景中分别出兴趣和目标区域，这对随后的图像分析或注释十分有用。传统的阈值分割方法有基于像素阈值，基于局部图像阈值，基于过渡区域。然而，由于这个问题困难的本质，几乎没有自动的算法能够在大量各种各样数据中都能工作得很好[1-5]。
随着目标辐射出更多的热量，我们能够于端梢直方图看到它们有着较大的灰度,因为红外图像是由目标和环境的热红外射线形成的。根据红外图像的这个特性，这篇文章中提出了一种新的基于大津和遗传算法的红外图像分割方法。
Abstract
¡ªThe infrared image is formed by the thermal infrared
rays of the targets and environment. As the targets radiate more
heat, we can see they have larger grey-scale, locating in the top-
end of histogram. According to this characteristic of infrared
images, a new method for infrared image segmentation based on
Otsu and genetic algorithm is proposed in this paper. First,
covert the infrared image to grayscale image; Second, detect the
image edge, and get the best threshold for image segmentation by
Otsu and GA (Otsu-GA); Finally, Segment the image by the
threshold, and contrast the results of two peaks and iteration.
Experimental results show that the method effectively improved
the quality of image segmentation.
Keywords-Infrared Image Segmentation; Threshold; Otsu;
Genetic Algorithm
