【摘 要】
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针对传统模糊熵方法在分割农田图像时区分效果不明显、噪声较多等问题,提出一种基于加权模糊熵的农田图像分割方法。本方法在模糊熵算法的基础上,为背景和目标两类的模糊熵增
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针对传统模糊熵方法在分割农田图像时区分效果不明显、噪声较多等问题,提出一种基于加权模糊熵的农田图像分割方法。本方法在模糊熵算法的基础上,为背景和目标两类的模糊熵增加权重系数,同时,处理这两类模糊熵的交叉部分对总熵的影响。该方法将原始农田图像转换到Lab颜色空间,提取出a分量图像,对其进行模糊化,并利用构造的加权模糊熵公式进行图像分割。试验结果表明：本文方法能够有效、自动地选择分割阈值,较好地分割出农田图像中的目标对象,分割效果优于模糊熵图像分割方法。
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