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提出了一种基于区域灰度均值-梯度共生矩阵模型和二维R enyi熵原理的阈值分割方法。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R enyi熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值。二维R enyi熵比其它二维熵多了一个参数,此参数使得二维R enyi熵能处理更多类型的图像。将上述方法进行仿真实验,并且仿真其它二维熵方法,仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更有效更一般化。