Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Infrared image segmentation using growing immune field and clone threshold

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F18%3APU128279" target="_blank" >RIV/00216305:26220/18:PU128279 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.infrared.2017.11.029" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.infrared.2017.11.029</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.infrared.2017.11.029" target="_blank" >10.1016/j.infrared.2017.11.029</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Infrared image segmentation using growing immune field and clone threshold

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Fast and accurate segmentation of infrared target is the basis of automatic target recognition, but there is a problem that it is easy to appear the significant differences of target areas in segmentation. In order to solve this problem, in this paper a new method based on growing immune field and clone threshold for segmentation of infrared targets is introduced. First, according to the global gray information, obtain the best threshold of the image using the clonal selection algorithm for global threshold segmentation. And the seed region is selected based on global threshold segmentation. Second, the source seeds are obtained by comparing the similarity threshold with seed region. Third, the growing immune field is adjusted automatically for region growing through the source seeds. Finally, the segmented image is obtained by immune region growing. The simulation results show that the target information gained by the proposed method is complete and exact. This resultgreatly facilitates the target recognition.

  • Název v anglickém jazyce

    Infrared image segmentation using growing immune field and clone threshold

  • Popis výsledku anglicky

    Fast and accurate segmentation of infrared target is the basis of automatic target recognition, but there is a problem that it is easy to appear the significant differences of target areas in segmentation. In order to solve this problem, in this paper a new method based on growing immune field and clone threshold for segmentation of infrared targets is introduced. First, according to the global gray information, obtain the best threshold of the image using the clonal selection algorithm for global threshold segmentation. And the seed region is selected based on global threshold segmentation. Second, the source seeds are obtained by comparing the similarity threshold with seed region. Third, the growing immune field is adjusted automatically for region growing through the source seeds. Finally, the segmented image is obtained by immune region growing. The simulation results show that the target information gained by the proposed method is complete and exact. This resultgreatly facilitates the target recognition.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    INFRARED PHYSICS & TECHNOLOGY

  • ISSN

    1350-4495

  • e-ISSN

    1879-0275

  • Svazek periodika

    88

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2018

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    184-193

  • Kód UT WoS článku

    000423650700025

  • EID výsledku v databázi Scopus