【摘 要】
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作为一种全局阈值方法,二维最大熵综合考虑了图像灰度信息和空间信息,在图像信噪比低的情况下,也能得到理想的图像分割结果。为了提高图像分割的运算速度和效率,在基本的二维
【机 构】
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西藏民族大学信息工程学院,北卡罗来纳农工州立大学数学系,西藏自治区光信息处理与可视化技术重点实验室
【基金项目】
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西藏自治区自然基金项目(2015ZR-13-24);国家留学基金委资助项目
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作为一种全局阈值方法,二维最大熵综合考虑了图像灰度信息和空间信息,在图像信噪比低的情况下,也能得到理想的图像分割结果。为了提高图像分割的运算速度和效率,在基本的二维最大熵理论的基础上,提出使用非线性惯性权重的教与学优化方法对二维最大熵进行优化,将二维最大熵作为教与学优化算法的适应度函数,利用优化后的最优阈值对图像进行分割。由于非线性惯性权重的教与学优化方法参数较少,收敛速度快,通过连续优化,能较快确定最佳分割阈值。实验结果证明,所提图像分割方法不仅速度快、准确,而且具有较强的适应性。
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