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基于模糊指数熵和模拟退火的图像分割

郑毅, 刘上乾

郑毅, 刘上乾. 基于模糊指数熵和模拟退火的图像分割[J]. 红外技术, 2006, 28(7): 395-399. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.07.006
引用本文: 郑毅, 刘上乾. 基于模糊指数熵和模拟退火的图像分割[J]. 红外技术, 2006, 28(7): 395-399. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.07.006
shu
ZHENG Yi, LIU Shang-qian. Image Segmentation Based on Fuzzy Exponential Entropy and Simulated Annealing Algorithm[J]. Infrared Technology , 2006, 28(7): 395-399. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.07.006
Citation: ZHENG Yi, LIU Shang-qian. Image Segmentation Based on Fuzzy Exponential Entropy and Simulated Annealing Algorithm[J]. Infrared Technology , 2006, 28(7): 395-399. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.07.006
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基于模糊指数熵和模拟退火的图像分割

  • 西安电子科技大学技术物理学院,陕西,西安,710071

  • 西安电子科技大学

基金项目: 国家自然科学基金(60377034)
详细信息

  • 中图分类号: TP391.41

Image Segmentation Based on Fuzzy Exponential Entropy and Simulated Annealing Algorithm

摘要

    摘要
  • 摘要: 为了有效分割照度不均匀的网格图像,提出了一种基于模糊指数熵和模拟退火算法的阈值分割方法.基于模糊集合理论,根据像素灰度值把原始图像中的像素分为黑和亮两个模糊集,利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围,寻找模糊参数的最优组合,确定最优分割阈值,实现图像分割.由于使用穷举法搜索模糊参数的最优组合存在计算复杂度高、占用存储空间大的弱点,因此采用模拟退火算法确定最优阈值,从而减少了计算量.实验结果表明,此方法能够自动、有效地选取阈值,运算时间约为使用穷举法寻求最优阈值所需时间的1/3,并且分割效果明显优于最大类间方差法、迭代法和一维最大熵法.
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