利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取
为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取.首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割.结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升.
图像分割、阈值选取、布谷鸟算法、Renyi灰度熵、灰度-梯度二维直方图、混沌优化、Arimoto熵、Tsallis灰度熵
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
西华大学制造与自动化省高校重点实验室开放课题S2jj2014-028;华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室开放课题DMETKF2014010;安徽理工大学煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室开放课题JYBSYS2014102
2018-04-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
152-158