典型文献
强光下多尺度图像增强和蚁群算法的火焰分割
文献摘要：
针对强光下火焰图像分割不完整的问题,提出了彩色火焰图像增强及改进蚁群算法的阈值自适应分割方法.首先对采集设备捕获的RGB图像进行基于带颜色恢复的多尺度Ret-inex增强,用亮度控制因子对背景像素进行亮度提升,并从3个不同尺度对原图动态增加高频信息,提高火焰局部可见性,使火焰的颜色、纹理和边缘信息更加突出;然后,为了避免蚂蚁在路径选择时的随机性,增强蚂蚁搜索效率和寻优能力,在最大类间方差法基础上,通过改进蚁群算法中信息素初始浓度、更新规则和启发函数,从单幅图像自动获取分割阈值,大大提高了算法的分割精度和速度.最后,将提出的算法在不同强光、不同场景、不同干扰下与同类算法进行了对比实验,实验结果显示:在保证分割速度的同时,平均分割准确率提高了近1.96倍.
文献关键词：
消防;多尺度Retinex;图像增强;蚁群算法;最大类间方差法;火焰分割
中图分类号：
作者姓名：
胡燕;马宗方;温浩
作者机构：
西安建筑科技大学 信息与控制工程学院,陕西 西安 710055
文献出处：
引用格式：
[1]胡燕;马宗方;温浩-.强光下多尺度图像增强和蚁群算法的火焰分割)[J].消防科学与技术,2022(04):435-439
A类：
火焰分割,火焰图像分割
B类：
强光,图像增强,改进蚁群算法,阈值自适应,自适应分割,分割方法,RGB,颜色恢复,亮度,控制因子,景像,像素,不同尺度,原图,频信,可见性,边缘信息,蚂蚁,择时,随机性,搜索效率,寻优能力,最大类间方差法,中信,信息素,初始浓度,新规则,启发函数,单幅图像,取分,分割阈值,同场,平均分,消防,Retinex
AB值：
0.357505
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