基于模糊熵和模拟退火算法的双阈值图像分割

被引：26

作者：

郑毅 ^{[1
,2
,3
]}

郑苹 ^{[4
]}

机构：

[1] 山东工商学院信息与电子工程学院

[2] 西安电子科技大学技术物理学院

[3] 山东工商学院智能信息处理山东省高校重点实验室

[4] 华中科技大学图像识别与人工智能研究所

来源：

电子测量与仪器学报 | 2014年 / 28卷 / 04期

关键词：

图像分割; 阈值; 隶属度函数; 模糊熵; 模拟退火;

D O I：

10.13382/j.jemi.2014.04.003

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能够从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法。结合模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集。使用模拟退火算法确定最优的模糊熵参数组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据只含有4个模糊熵参数,减小了搜索空间。对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地选取双阈值,分割效果优于最大类间方差双阈值法。

引用

页码：360 / 367

页数：8

共 19 条

[1]

特殊环境下图像测量关键技术研究.[D].郑毅.西安电子科技大学.2008, 10

[2] Image segmentation by three-level thresholding based on maximum fuzzy entropy and genetic algorithm [J].