基于超模糊集的多属性图像阈值分割算法

传统的分割方法往往是根据图像单一的属性标准对图像进行分割,很难满足图像的多方面分割要求。由于许多外界干扰因素的存在,使得基于经典模糊集方法进行的分割,结果也常常不令人满意。针对这些问题,介绍了一种基于超模糊集合理论的多属性图像阈值分割方法(F2ES),在超模糊集的基础上,结合模糊熵和模糊相似性两种截然不同的属性刻画待分割图像,构造综合评价函数,得到最佳阈值。针对多幅不同类型图片进行分割仿真实验,得到较好的结果,证明该算法是切实可行的。