基于高斯混合模型和Renyi熵的图像分割方法*

采用高斯混合模型（GMM）来估计图像灰度值的空间坐标概率分布,再在二阶Renyi熵的基础上构造目标熵函数,在图像灰度范围内搜索各个灰度级别的坐标集合,使此目标熵函数最大的灰度值作为最佳分割阈值。实验结果表明此方法对图像分割的精度较高,适应性较好,具有较稳定的性能。