基于改进的二维指数熵及混沌粒子群的阈值分割

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于改进的二维指数熵及混沌粒子群的阈值分割
- Thresholding based on improved 2-D exponential entropy and chaotic particle swarm optimization
- 光学技术 2009年35卷第1期页码：45-49
- 作者机构：
  
  1:南京航空航天大学信息科学与技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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吴一全, 张金矿. 基于改进的二维指数熵及混沌粒子群的阈值分割[J]. 光学技术, 2009,35(1):45-49.

Thresholding based on improved 2-D exponential entropy and chaotic particle swarm optimization[J]. 2009, 35(1): 45-49.
吴一全, 张金矿. 基于改进的二维指数熵及混沌粒子群的阈值分割[J]. 光学技术, 2009,35(1):45-49. DOI：

Thresholding based on improved 2-D exponential entropy and chaotic particle swarm optimization[J]. 2009, 35(1): 45-49. DOI：

鉴于现常用的灰度级—平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足

提出了基于灰度级—梯度二维直方图的指数熵阈值选取方法

给出了基于改进的二维直方图的指数熵阈值选取公式

并利用混沌粒子群优化算法寻找最佳分割阈值

采用递推方式降低迭代过程中适应度函数的计算代价。实验结果表明

与现有的有关算法相比

该方法不仅使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、特征细节更清晰

而且使计算效率及粒子群的收敛精度得到提高。

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