【摘 要】
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该文根据Hartmann-Shack波前传感器小目标图像的特点以及系统实时性的要求,采用类内类间方差方法(即Otsu方法)的一种用灰度方差特征代替灰度均值特征的推广方法,并结合鲁棒性
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该文根据Hartmann-Shack波前传感器小目标图像的特点以及系统实时性的要求,采用类内类间方差方法(即Otsu方法)的一种用灰度方差特征代替灰度均值特征的推广方法,并结合鲁棒性极强的人工智能搜索算法—遗传算法,设计了一种基于二倍体与显性技术的遗传算法.实验结果表明用此自适应阈值选取算法对信噪比大于3左右的Hartmann-Shack波前传感器图像的动态分割有较好的效果,与已现用的人工干预方法相比具有很强的自适应性.此算法有较强的抗对比度变化与亮度线性平移的能力,并且具有运算量较小,实时性高,鲁棒性强的优点.
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