改进的最大熵算法在图像分割中的应用

【摘要】：研究图像分割优化问题,要求图像分割速度快,清晰度高。针对传统的熵值法在理论上存在的不足,同时抗噪能力差,速度慢,图像模糊等缺陷,造成图像分割过程耗时长,分割效率低等问题。为了提高图像分割效率和精确度,提出一种改进的遗传算法和最大熵算法相结合的图像分割新方法。首先依据图像二维直方图信息来对图像进行特征提取,最后通过遗传算法的选择、交叉和变异操作搜索最优阈值,从而获得最优阈值来对图像进行分割。仿真结果表明,改进的算法与传统最大熵值的图像分割算法相比,分割效率明显提高,同时图像分割的精度也大大提高,加快了图像分割的速度,为设计提供了依据。