| 基于最大熵-方差模型的图像分割方法 |
| |
| 引用本文： | 张群会,李贵敏,蔺宝华,韩波.基于最大熵-方差模型的图像分割方法[J].计算机技术与发展,2011,21(6). |
| |
| 作者姓名： | 张群会 李贵敏 蔺宝华 韩波 |
| |
| 作者单位： | 1. 西安科技大学计算机学院,陕西西安,710054
2. 西安科技大学理学院,陕西西安,710054 |
| |
| 基金项目： | 科技部科技型中小企业技术创新基金 |
| |
| 摘 要： | 针对当图像中目标与背景的面积相差很大时,最大类间方差方法的分割性能迅速下降的问题,研究了信息熵和方差的关系.认为信息熵和方差都被用作不确定性的度量,两者之间定会存在一定的科学关系,因此将最大熵和最大类间方差结合起来建立数学模型,提出基于最大熵-方差模型的图像分割方法,并引入类内方差对分割进行评价来选取参数调整算法的分割性能,更充分地利用了图像的灰度信息.通过实验证明该方法优于最大熵方法和最大类间方差方法,具有较强的稳定性,提高了图像分割精度.
|
| 关 键 词： | 图像分割 最大类间方差 最大熵 阈值 |
Threshold Image Segmentation Based on Maximum Entropy - Variance Model |
| |
| ZHANG Qun-hui,LI Gui-min,LIN Bao-hua,HAN Bo.Threshold Image Segmentation Based on Maximum Entropy - Variance Model[J].Computer Technology and Development,2011,21(6). |
| |
| Authors: | ZHANG Qun-hui LI Gui-min LIN Bao-hua HAN Bo |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
