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基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

论文摘要

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE(Gray Level and Local Entropy)二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 原理背景
  •   1.1 香农熵
  •   1.2 模糊熵
  • 2 灰度局部熵二维直方图
  •   2.1 局部熵
  •   2.2 GLLE直方图的建立
  •   2.3 基于模糊熵的阈值计算
  • 3 实验结果及分析
  •   3.1 评价方法
  •   3.2 实验结果对比
  • 4 总结

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 何春明,许磊,卢国胜,邓丽珍

    关键词: 图像分割,熵阈值,灰度局部熵,二维直方图,模糊熵

    来源: 南京信息工程大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 南京邮电大学贝尔英才学院,南京邮电大学光电工程学院,南京邮电大学通信与信息工程学院

    基金: 国家自然科学基金(61701259)

    分类号: TP391.41

    DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2019.06.015

    页码: 757-763

    总页数: 7

    文件大小: 2749K

    下载量: 69

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/85cb5b78c29e5eb3cfb9669e.html