计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (34): 174-176.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.34.054
王 芳,谢克明,刘建霞
WANG Fang,XIE Ke-ming,LIU Jian-xia
摘要: 在指数熵的基础上给出了模糊指数信息熵的定义及其性质,避免了对数中无定义点的问题,并用此概念和条件概率定义图像模糊划分的熵,根据熵最大原理进行图像自动分割。为了降低计算复杂度,提高计算速度,改进了思维进化算法(MEA),设计了自适应趋同和小概率随机异化操作,优化模糊隶属参数,搜索最优分割阈值。实验结果表明,该方法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于Otsu等其他算法,并能保留原始图像的主要特征。
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