基于图像处理参数反馈自适应方法设计与应用

来源：计算机测量与控制杂志2021年第6期北京时间：

作者：孙静,杨森林,师超,陈伟,张晓丽

单位：西安文理学院机械与材料工程学院;西安应用光学研究所

摘要：自动图像处理程序的参数优化是一个耗时过程。对于具有高噪音和阴影复杂图像分析任务,手动调整参数无法产生较好的效果。为了多参数同时调优,提出了基于反馈的参数自适应模型来改进标准图像分割方法。通过前馈方式实现算法,对其调整参数来比较算法的性能,根据基准数据集对算法进行评估、比较来讨论图像阴影和噪声对分割和分类精度的影响。研究结果表明,在不同阴影等级的背景下,采用反馈参数自适应的图像分割算法比采用前馈算法的图像分割、分类效果更好。当仅存在抽象基准数据时,该方法执行自动图像分析的有效,同时,使用分级的数据集评估不同图像处理的鲁棒性,有利于最终用户进行图像处理。为自动化图像处理理论研究与实践提供借鉴。

关键词：图像处理;反馈;参数自适应;鲁棒性

基金资助：1. 陕西省2020年技术创新引导专项计划,项目编号：2020CGXNG-015；2. 西安市科技计划项目,项目编号：2019KJWL07；3.西安文理学院科研团队：智能感知与控制项目编号：XAWLKYTD019。*