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摘要:
结合梯度和灰度这两种图像的本质特征,提出一种基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法.该方法首先定义了一种边界梯度控制函数来定量分析图像中细节信息的丰富程度,通过该函数的局部极大值确定可能的分割阈值的集合,然后根据最大熵原理在该集合中选取最优阈值,最终实现图像的二值化分割.实验结果表明该方法的分割结果由于保留了丰富的细节信息,能够更好地体现图像语义,且该方法亦具有一定的抗噪性.
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文献信息
篇名 基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 图像分割 阅值 最大熵 梯度 细节信息
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 1030-1032,1120
页数 分类号 TP391.41
字数 2408字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1087.2011.01030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王倩 中南财经政法大学信息与安全工程学院 11 29 2.0 5.0
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研究主题发展历程
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图像分割
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最大熵
梯度
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计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
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1981
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