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最大熵阈值处理算法
引用本文:周德龙,潘泉,张洪才,戴冠中.最大熵阈值处理算法[J].软件学报,2001,12(9):1420-1422.
作者姓名:周德龙  潘泉  张洪才  戴冠中
作者单位:西北工业大学自动控制系
基金项目:教育部"跨世纪优秀人才培养计划项目”资助项目;陕西省科学基金资助项目([2000]1)
摘    要:阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用.提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的自动阈值化方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量.仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更佳.

关 键 词:阈值    灰度-梯度共生矩阵  图像分割
收稿时间:2000/6/26 0:00:00
修稿时间:2000年6月26日

Maximum Entropy Thresholding Algorithm
ZHOU De long,PAN Quan,ZHANG Hong cai and DAI Guan zhong.Maximum Entropy Thresholding Algorithm[J].Journal of Software,2001,12(9):1420-1422.
Authors:ZHOU De long  PAN Quan  ZHANG Hong cai and DAI Guan zhong
Abstract:Thresholding is an important form of image segmentation and is used in image processing and recognition for many applications. In this paper, an automatic approach for thresholding based on gray level gradient co occurrence matrix model and the maximum entropy principles is proposed. This method utilizes the information of both gray level and gradient in an image. In this approach, the threshold vector is selected through evaluating two dimensional entropies based on the gray-level gradient co-occurrence matrix and maximizing the edge region entropies. It is found that the proposed approach performs better than other 2D entropy methods.
Keywords:threshold  entropy  gray level gradient co occurrence matrix  image segmentation
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