论文研究基于灰度模糊熵直方图的阈值分割方法 .pdf

针对传统鱼群算法在处理图像分割时收敛速度慢，容易陷入局部最优等问题，将云模型和人工鱼群算法结合并有效地应用到多阈值图像分割中。改进后的算法使人工鱼学习能力有所提高，同时满足种群多样性和收敛速度快的特点

基于PCNN的图像分割方法研究，周尉刚，，脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,PCNN)由于其良好的脉冲传播特性，在图像处理邻域得到了广泛的应用。本文在前人对脉冲耦合

提出了一种新的相似性图像检索方法。该方法利用信息熵理论，对图像的形状特征进行描述。首先分割图像，把一幅图像划分为若干子区域，抽取图像的主要形状并统计其所含的角度信息；再利用信息熵计算图像之间的形状互信

最大类间方差法（Otsu法）因其计算简单、自适应性强而成为被广泛使用的图像阈值自动选取方法.在分析Otsu法原理的基础之上，提出了一种改进的最大类间方差法.为了提高分割效果，该方法同时考虑了背景和目标

下面是一种直方图双峰法改进方法1求出图像中的最小和最大灰度值和的阈值初值2根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分求出两部分的平均灰度值和其中是图像上点的灰度值是点的权重系数取点灰度的概率3求出新的阈

熵阈值法是图像分割中的重要方法,并在图像处理中得到了广泛的应用。针对香农熵阈值法因存在对数计算而导致计算量过大的问题,这里运用一种新的信息熵;并用于图像分割的阈值选取，Tsallis熵及其灰度熵的分割

图像分割是目标识别的首要和关键步骤。目前的图像分割方法有多种,其中阈值方法优点比较突出,但是采用阈值方法分割的关键是要能高效率地找到被分图像的最佳熵阈值。针对这一问题,将Geese-LDW-PSO算法

基于matlab的乳腺肿块自适应灰度多阈值分割有三个参数可调lsh

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割2008年期刊论文

基于直方图熵法及遗传算法的图像分割，使用MFC界面演示程序