嵌入灰度级信息的粗糙模糊熵阈值分割法

发布时间：2018-05-11 04:32

  本文选题：信息熵 + 粗糙模糊　； 参考：《计算机工程与设计》2014年02期

【摘要】：针对现有基于信息熵、最大模糊熵、最大粗糙熵和粗糙模糊熵等分割方法在去噪以及保留图像细节信息等方面存在的不足,提出一种灰度级大小信息融合粗糙模糊熵的阈值分割法。将传统灰度图像采用粗糙模糊集描述所对应的不确定粗糙模糊熵与图像灰度级大小相融合,获得一种参数化的变权粗糙模糊熵的图像阈值化分割新准则。实验结果表明,该方法有较好的抗噪性和保留图像细节信息能力,在参数选取特定值时,可将传统粗糙模糊熵阈值法视为该方法的特例。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of existing segmentation methods based on information entropy, maximum fuzzy entropy, maximum rough entropy and rough fuzzy entropy in denoising and preserving image detail information, etc. A threshold segmentation method based on rough fuzzy entropy fusion of gray level information is proposed. In this paper, the traditional gray image is described by rough fuzzy set and the uncertain rough fuzzy entropy is combined with the gray level of the image, and a new parameterized threshold segmentation criterion based on variable weight rough fuzzy entropy is obtained. The experimental results show that the proposed method has a good ability to resist noise and preserve the detail information of the image. The traditional rough fuzzy entropy threshold method can be regarded as a special case of the method when the parameters are selected for a particular value.
【作者单位】： 西安邮电大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61073106、90607008) 陕西省教育厅自然科学基金项目(2013JK1129)
【分类号】：TP368.12

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

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相关博士学位论文 前1条

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【二级参考文献】

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本文编号：1872441