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基于二维最小Tsallis交叉熵的图像阈值分割方法

唐英干 邸秋艳 赵立兴 关新平 刘福才

基于二维最小Tsallis交叉熵的图像阈值分割方法

唐英干, 邸秋艳, 赵立兴, 关新平, 刘福才
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  • 利用Tsallis熵的非广延性,提出了二维最小Tsallis交叉熵阈值分割方法.首先给出了二维Tsallis交叉熵的定义,并以最小二维Tsallis交叉熵为准则,利用粒子群优化算法来搜索最优二维阈值向量.该方法不仅进一步考虑了像素之间的空间邻域信息,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,其分割性能优于基于Shannon熵的交叉熵阈值法和一维最小Tsallis交叉熵阈值法,并且具有很强的抗噪声能力.实验结果表明,该方法可以实现快速、准确的分割.
    • 基金项目: 国家杰出青年基金(批准号:60525303);燕山大学博士基金(批准号:B243),燕山大学科技发展基金(批准号:YDJJ200521)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-04-22
  • 修回日期:  2008-06-23
  • 刊出日期:  2009-01-20

基于二维最小Tsallis交叉熵的图像阈值分割方法

  • 1. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,秦皇岛 066004
    基金项目: 

    国家杰出青年基金(批准号:60525303)

    燕山大学博士基金(批准号:B243),燕山大学科技发展基金(批准号:YDJJ200521)资助的课题.

摘要: 利用Tsallis熵的非广延性,提出了二维最小Tsallis交叉熵阈值分割方法.首先给出了二维Tsallis交叉熵的定义,并以最小二维Tsallis交叉熵为准则,利用粒子群优化算法来搜索最优二维阈值向量.该方法不仅进一步考虑了像素之间的空间邻域信息,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,其分割性能优于基于Shannon熵的交叉熵阈值法和一维最小Tsallis交叉熵阈值法,并且具有很强的抗噪声能力.实验结果表明,该方法可以实现快速、准确的分割.

English Abstract

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