基于二维最大熵和教与学优化算法的图像分割

• 作者: Liping LIU 石方夏 薛茹 陈锋
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 最大熵 教与学优化 图像分割
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 116-121,133
• 页数: 7页
• 分类号: TN941
• 字数: 4179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2017.h7.024

摘要

作为一种全局阈值方法,二维最大熵综合考虑了图像灰度信息和空间信息,在图像信噪比低的情况下,也能得到理想的图像分割结果.为了提高图像分割的运算速度和效率,在基本的二维最大熵理论的基础上,提出使用非线性惯性权重的教与学优化方法对二维最大熵进行优化,将二维最大熵作为教与学优化算法的适应度函数,利用优化后的最优闽值对图像进行分割.由于非线性惯性权重的教与学优化方法参数较少,收敛速度快,通过连续优化,能较快确定最佳分割阈值.实验结果证明,所提图像分割方法不仅速度快、准确,而且具有较强的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石方夏	西藏民族大学信息工程学院	24	64	4.0	7.0
2	陈锋	西藏民族大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0