基于ICA阈值优化耦合信息熵的边缘提取算法

• 作者: 李智 郭健
• 来源期刊: 西南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘提取 帝国主义竞争算法 分段阈值 信息熵 灰度分布模式 均匀区域
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 工程与信息技术
• 页码范围: 150-155
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13718/j.cnki.xdzk.2018.09.021

摘要

为了解决传统边缘提取算法对噪声敏感和阈值难以选取,边缘清晰度不高以及边缘不平滑等问题,提出了一种基于ICA阈值优化耦合信息熵的边缘提取算法.首先,基于灰度分布模式将图像分成若干子块,并计算每个子块的分段阈值;然后,为了从大量的分段阈值选择合适的阈值,引入了帝国主义竞争(imperialist competitive algorithm,ICA)优化算法,计算图像的最优阈值,根据获得的最优阈值将每个图像子块划分为不同的均匀区域;最后,通过计算每个均匀区域的信息熵,利用信息熵检测所有处于不同均匀区域的边界像素来提取边缘.实验结果表明:与当前常用的边缘提取算法比较,本文算法具有更高的品质因数与边缘连续性,能够抑制过于微小和琐碎的细节,突出有效的边缘信息,边缘定位精度高且平滑连贯,能够准确地提取目标轮廓.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭健	厦门海洋职业技术学院信息技术系	7	12	2.0	3.0
2	李智	贵州大学计算机科学与技术学院	17	99	4.0	9.0