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变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法
被引量：
1
1
作者
佘志用
段超
张雷
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第4期657-664,共8页
图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割...
图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。
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关键词
变精度粗糙集
粗糙熵
粒子群优化
图像单阈值分割
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职称材料
题名
变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法
被引量：
1
1
作者
佘志用
段超
张雷
机构
新疆大学科学技术学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第4期657-664,共8页
基金
国家自然科学基金(71864035)
中国博士后基金(2016M602054)
浙江省自然科学基金(LY15G030021)
文摘
图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。
关键词
变精度粗糙集
粗糙熵
粒子群优化
图像单阈值分割
Keywords
variable precision rough set
rough entropy
particle swarm optimization
image single-threshold segmentation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法
佘志用
段超
张雷
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019
1
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