改进的模糊熵与图像局部信息相结合的遥感图像分割新算法

被引：5

作者：

黄宁宁 ^{[1
]}

贾振红 ^{[1
]}

何迪 ^{[1
]}

杨杰 ^{[2
]}

庞韶宁 ^{[3
]}

机构：

[1] 新疆大学信息科学与工程学院

[2] 上海交通大学图像处理与模式识别研究所

[3] 新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所

来源：

激光杂志 | 2010年 / 31卷 / 06期

关键词：

一维模糊熵; 微正则退火; 局部信息; 遥感图像分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

针对传统的一维最大模糊熵图像分割算法没有考虑图像的局部信息而对噪声十分敏感的这一不足,本文提出了结合图像局部信息的一维模糊熵图像分割算法。该算法将图像的空间信息和像素信息引入到一维模糊熵图像分割算法中,并运用微正则退火算法对一维最大模糊熵进行改进,从而提高了传统的一维最大模糊熵分割精度。实验结果表明,该算法显示了很好的分割效果和较强的抗噪性能。

引用

页码：20 / 22

页数：3

共 8 条

[1] 结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架(英文) [J].