灰度熵和混沌粒子群的图像多阈值选取

被引：8

作者：

吴一全 ^{[1
,2
]}

纪守新 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京航空航天大学信息科学与技术学院

[2] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

来源：

智能系统学报 | 2010年 / 5卷 / 06期

关键词：

图像分割; 阈值选取; 灰度熵; 量化图像直方图; 多阈值; 混沌小生境粒子群优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

最大Shannon熵阈值选取方法仅仅依赖于图像灰度直方图的概率信息,而没有直接考虑类内灰度级的均匀性.为此提出了最大灰度熵的阈值选取方法.首先给出了灰度熵的定义及其单阈值选取方法,该灰度熵与现有的仅基于直方图分布的最大Shannon熵不同,直接反映了类内灰度级的均匀性;其次导出了量化图像直方图的灰度熵单阈值选取公式;最后将灰度熵单阈值选取推广到多阈值选取,提出了相应的快速递推算法,并进一步采用混沌小生境粒子群优化算法寻找最佳多阈值.实验结果表明,与最大Shannon熵单阈值选取和基于粒子群的最大Shannon熵多阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像边缘、纹理更为准确,视觉效果明显改善.

引用

页码：522 / 529

页数：8

共 11 条

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