一种基于Tsallis相对熵的图像分割阈值选取方法

发布时间：2018-03-09 02:04

  本文选题：图像处理　切入点：图像分割　出处：《激光与光电子学进展》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在工业实践中,成像环境恶劣且难以控制,导致图像复杂。对复杂成像条件下的图像实施分割并不容易,针对这一问题,结合Tsallis相对熵及高斯分布提出一种新的图像阈值分割方法。该方法运用高斯分布拟合分割后图像直方图分布信息,将Tsallis相对熵做为分割前后图像直方图信息损失的度量工具。在对图像实施分割时,通过在图像灰度级范围内对自定义的准则函数最小化获取最佳分割阈值。最终将该方法与已有方法在工业无损检测及合成孔径雷达图像的分割实验中进行对比。结果表明,该方法获得的结果视觉效果好、分割精度高、误差小而且算法耗时较少,因此具有较好的应用推广前景。
[Abstract]:In the industrial practice, the imaging environment is bad and difficult to control, which leads to the complexity of the image. It is not easy to segment the image under the complex imaging condition. A new image threshold segmentation method is proposed by combining the relative entropy of Tsallis and Gao Si distribution. In this method, the histogram distribution information of the segmented image is fitted by Gao Si distribution. The relative entropy of Tsallis is used as a tool to measure the information loss of image histogram before and after segmentation. The optimal segmentation threshold is obtained by minimizing the self-defined criterion function in the range of image grayscale. Finally, the proposed method is compared with the existing methods in industrial NDT and SAR image segmentation experiments. The results show that, The result obtained by this method has good visual effect, high segmentation accuracy, small error and less time consuming, so it has a good prospect of application and popularization.
【作者单位】： 湖南文理学院洞庭湖生态经济区建设与发展湖南省协同创新中心;湖南文理学院计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61403136) 湖南省教育厅科学研究项目(14B124,14C0790) 湖南文理学院重点(建设)学科(计算机应用技术)建设项目
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1586499