灰度级加权的直方图模糊熵阈值分割法

针对传统直方图模糊熵阈值法仅与其灰度级频次有关的不足,提出一种灰度级大小加权的直方图模糊熵阈值分割方法。将传统图像直方图所对应的灰度级概率与灰度级大小信息相融合,采用归一化方法获得了一种改进的灰度级概率分布,依据改进灰度级概率分布建立图像分割的模糊熵阈值化分割准则。在给定灰度级加权模糊熵阈值法的权参数值条件下,采用粒子群算法获取该分割算法所涉及模糊隶属函数的最佳值并确定图像分割的最佳阈值。实验结果表明,灰度级加权的直方图模糊熵阈值分割方法有较好的抗噪性和鲁棒性,分割效果优于传统直方图模糊熵分割法。