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广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割
引用本文:
张新明,张贝,涂强. 广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割[J]. 数据采集与处理, 2016, 31(3): 502-511
作者姓名:
张新明
张贝
涂强
作者单位:
1.河南师范大学计算机与信息工程学院,新乡,453007;2.河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心,新乡,453007;3.武汉奋进电力技术有限公司,武汉,430205
摘 要:
针对传统的熵多阈值法存在的计算复杂度高和分割不准确等问题,提出了一种基于广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割方法。首先,对传统的灰度概率进行修改得到广义概率以构建广义概率Tsallis熵。然后,通过直方图均值自动确定Tsallis熵参数以解决参数不易选择的问题。随后,将GPTE正确拓展到多阈值分割方法中使得分割更准确。最后,将差分进化(Differential evolution, DE)算法与递推算法有机结合应用于GPTE多阈值法中以解决计算复杂度高的问题。[JP2]图像分割实验结果表明,与基于传统的熵多阈值法相比,本文提出的方法不仅分割更准确,自适应性更强,而且运行速度更快。
关 键 词:
图像分割;多阈值分割;差分进化算法;广义概率;Tsallis熵
Fast Multilevel Thresholding for Image Segmentation Based on Generalized Probability Tsallis Entropy
Abstract:
Keywords:
image segmentation
multilevel thresholding segmentation
differential evolution algorithm
generalized probability
Tsallis entropy
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