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基于量子最大熵多阈值算法的图像分割研究
引用本文:张俊娜,冯云芝.基于量子最大熵多阈值算法的图像分割研究[J].激光与红外,2013,43(5):578-582.
作者姓名:张俊娜  冯云芝
作者单位:河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡,453007
摘    要:针对图像分割中的问题,采取量子多阈值最大熵算法.首先确定图像信息最大熵的概率密度函数,求解出熵最大化验前密度;接着把图像用灰度值分成背景和物体两个区域,统计不同的灰度等级内像素的量子比特值,由所占的比例得出像素点的最佳分割阈值;最后给出了算法步骤.实验仿真给出了不同算法的图像分割结果,本文算法对噪声的抑制能力较强,得到较高精度的图像,并且保留了边缘的重要信息.

关 键 词:最大熵  多阈值  分割

Image segmentation research based on quantum maximum entropy algorithm
ZHANG Jun-n,FENG Yun-zhi.Image segmentation research based on quantum maximum entropy algorithm[J].Laser & Infrared,2013,43(5):578-582.
Authors:ZHANG Jun-n  FENG Yun-zhi
Abstract:This paper solves the image segmentation problem by using the quantum multi-threshold maximum entropy algorithm.Firstly we determine the image maximum entropy probability density function,calculate the maximum entropy density before test,then the image gray value is divided into two regions of the background and the object,the pixel quantum bit values in different gray levels are counted,the optimal segmentation threshold is obtained according to the proportion of pixels.Finally the algorithm steps are proposed.Experimental simulation shows that the algorithm has a stronger capability at noise suppressing,has a higher accuracy while preserving the edge information.
Keywords:maximum entropy  multi-thresholding  segmentation
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