广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割

• 作者: 张新明 张贝 涂强
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 多阈值分割 差分进化算法 广义概率 Tsallis熵
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 502-511
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2016.03.009

摘要

针对传统的熵多阈值法存在的计算复杂度高和分割不准确等问题,提出了一种基于广义概率Tsallis熵的快速多阈值图像分割方法.首先,对传统的灰度概率进行修改得到广义概率以构建广义概率Tsallis熵.然后,通过直方图均值自动确定Tsallis熵参数以解决参数不易选择的问题.随后,将GPTE正确拓展到多阈值分割方法中使得分割更准确.最后,将差分进化(Differential evolution,DE)算法与递推算法有机结合应用于GPTE多阂值法中以解决计算复杂度高的问题.图像分割实验结果表明,与基于传统的熵多阈值法相比,本文提出的方法不仅分割更准确,自适应性更强,而且运行速度更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新明	河南师范大学计算机与信息工程学院	68	922	13.0	28.0
5	涂强	河南师范大学计算机与信息工程学院	13	105	7.0	10.0
6	张贝		1	8	1.0	1.0