Image segmentation based on maximum fuzzy entropy and genetic algorithm

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Image segmentation based on maximum fuzzy entropy and genetic algorithm

更新时间：2025-09-01

- Image segmentation based on maximum fuzzy entropy and genetic algorithm
- Issue 4, Pages: 578-580(2006)
- 作者机构：
  
  1. 1:西安电子科技大学技术物理学院
  2. 2:西安电子科技大学技术物理学院,西安,710071
  3. 3,西安,710071
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2006
- 稿件说明：
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Image segmentation based on maximum fuzzy entropy and genetic algorithm[J]. 2006, (4): 578-580.
DOI：

Image segmentation based on maximum fuzzy entropy and genetic algorithm[J]. 2006, (4): 578-580. DOI：

摘要

为了分割照度不均匀的网格图像

提出了一种基于最大模糊熵和遗传算法的阈值分割方法。基于模糊集合理论

根据像素灰度值把原始图像中的像素分为黑和亮两个模糊集

利用最大模糊熵准则确定模糊区间的范围

寻找模糊参数的最优组合

实现图像分割。由于穷举法搜索模糊参数的最优组合存在计算复杂度高、占用存储空间大等缺点

因此采用了遗传算法确定最优阈值。为了验证该方法的有效性

对其进行了图像分割实验

并与最大类间方差法、迭代法和一维最大熵法进行了比较。实验结果表明

该方法能够自动、有效地选取阈值

分割效果优于其它三种算法

并能保留原始图像的主要特征。

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