【图像分割】采用粒子群算法优化指数熵、对数熵和TSALLIS熵,实现了多阈值的图像分割,同时提供附带matlab代码的下载。本文详细介绍了每种熵的计算方法和优化过程,并结合实验结果进行了分析比较,为研究图像分割算法的同学提供了参考。
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Double threshold ostu image segmentation
代码的功能是通过迭代法实现阈值的分割,阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在
将信息论中的shannon熵概念用于图像分割,其依据是使得图像中目标与背景分布的信息量最大,即通过测量图像灰度直方图的熵,找出最佳阈值。这里参考网友的资料,根据代码在运行过程的错误调试,实现最大熵阈值
matlab开发-多尺度图像分割。纹理和调制强度梯度,然后采用标记控制分水岭算法。
针对三维OTSU分割算法运算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法。首先采用最佳熵的方法初步提取图像的目标区域,根据该目标区域特征自适应地调整三维OTSU算法
在基于灰度图像的阈值分割方法的基础上,提出了一种改进方法。通过尝试不同的阈值分割方法,将多幅灰度图像转换成二值图像。然后对这些图像进行分析,确定每个像素的性质和特征,最后将它们合并成最终的图像。这种方
图像分割在图像处理过程中起到关键的作用本人用最大熵图像分割程序对图像进行分割,得到较好的效果。
matlab图像分割最佳域值灰度阈值法分割程序
本文件由matlab编写,问图像边界提取的算法实现。
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