基于模糊指数熵和模拟退火的图像分割
Image Segmentation Based on Fuzzy Exponential Entropy and Simulated Annealing Algorithm
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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.