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基于混沌优化的二维熵图像分割方法
  • ISSN号:1671-0673
  • 期刊名称:《信息工程大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002, [2]河南财经学院计算机科学系,河南郑州450002
  • 相关基金:国家自然科学基金数学天元基金项目(A0324647);河南省高校杰出科研人才创新工程项目(2003KJCX008).
中文摘要:

对于某些灰度特征相对复杂的图像,传统的二维最大熵阈值分割法效果不佳。文章提出了基于混沌优化原理的二维熵分割法,利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,对局部最大熵进行搜索,在找到的所有极大点中,根据目标所占图像的比例选择最佳阈值进行分割,其分割效果明显优于遗传算法所找到的全局最大值。并用此法对常用的测试图片进行了分割实验,结果证明算法具有可行性。

英文摘要:

For the segmentation of some images with complex gray features, traditional two-dimensional maximum-entropy segmentation method can not work effectively. An approach of 2-d entropy segmentation based on chaos optimization is proposed in this paper.The method searches for all the local maximal thresholds in the way of mapping from chaos sequences to 2-d variables space which is similar to carrying waves. Then the best threshold is chosen from the points found according to the object' s proportion to the image. The method shows a better segmentation than genetic algrithom does. Common testing images are also experimented, the result of which approved the feasibility of the method.

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期刊信息
  • 《信息工程大学学报》
  • 主管单位:信息工程大学
  • 主办单位:信息工程大学科研部
  • 主编:郭云飞
  • 地址:郑州市科学大道62号信息工程大学科研部
  • 邮编:450001
  • 邮箱:xxgcxb@163.com
  • 电话:0371-81630446
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-0673
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1196/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀学报,河南省优秀期刊,总参优秀期刊,优秀国防期刊,《CAJ-CD规范》执行优秀奖,入选中科院核心期刊,全军首批军事学核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 英国科学文摘数据库
  • 被引量:2608