【摘 要】
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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
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心,武汉奋进电力技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61173071)资助项目, 河南省重点科技攻关项目(132102110209)资助项目, 河南省基础与前沿技术研究计划项目(142300410295)资助项目
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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。图像分割实验结果表明,与基于传统的熵多阈
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