【摘 要】
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现有的二维指数熵阈值分割快速算法的计算效率或收敛精度尚不够高，为此，本文提出了基于Tent映射混沌粒子群的二维直方图斜分指数熵阈值选取方法。首先引入了直方图区域斜分方法
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60872065)
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现有的二维指数熵阈值分割快速算法的计算效率或收敛精度尚不够高，为此，本文提出了基于Tent映射混沌粒子群的二维直方图斜分指数熵阈值选取方法。首先引入了直方图区域斜分方法以改善分割结果的准确性和抗噪性，然后提出利用基于Tent映射混沌粒子群算法寻找最佳分割阈值，提高搜索过程的收敛精度和计算效率。实验结果表明：与基于灰度级－平均灰度级直方图直分的快速算法相比，该方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点，分割效果更佳，同时以混沌粒子群优化搜索过程，运行时间更少；与基于灰度级－梯度直方图及Logistic混沌粒子
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