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低对比度图像中改进的二维熵阈值分割法 被引量:7
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作者 王栋 朱明 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z3期355-358,362,共5页
为了实现对低对比度图像中目标的识别和提取,采用二维熵值理论,重新定义了二维直方图坐标的含义,利用二维最大熵作为判定准则,对图像进行阈值切割。利用低对比度图像的特点,采取了压缩循环边界条件方法并结合递推加速算法,对比传统的阈... 为了实现对低对比度图像中目标的识别和提取,采用二维熵值理论,重新定义了二维直方图坐标的含义,利用二维最大熵作为判定准则,对图像进行阈值切割。利用低对比度图像的特点,采取了压缩循环边界条件方法并结合递推加速算法,对比传统的阈值切割方法,取得了良好的分割效果,同时也提高了原始二维最大熵的计算效率,增强了低对比度下图像目标识别率,有良好的应用前景。 展开更多
关键词 阈值分割 二维最大熵 低对比度
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