主权项 |
一种基于非广延高斯熵测度的灰度图像分割方法,其特征在于,包括:步骤S1:获取待分割的灰度图像I,并确定出所述灰度图像I的最大灰度级L‑1,以及灰度级集合G,其中,L为所述灰度图像I的总级数,G={0,1,…,L‑1};步骤S2:统计所述灰度图像I的灰度直方图H,其中,H={h<sub>0</sub>,h<sub>1</sub>,…,h<sub>i</sub>…,h<sub>L‑1</sub>},h<sub>i</sub>=n<sub>i</sub>/(M×N),M×N为所述灰度图像I的大小,n<sub>i</sub>为所述灰度图像I中灰度级为i的像素点个数;步骤S3:根据所述灰度直方图H,以及根据预先构建的非广延高斯熵测度模型,计算所述非广延高斯熵测度模型的熵S,其中,S=S<sub>0</sub>+S<sub>1</sub>+(1‑r)S<sub>0</sub>S<sub>1</sub>,r为预先设定的非广延高斯熵测度模型的熵指数,r>0且r≠1,<img file="FDA0001101956680000011.GIF" wi="1974" he="159" /><img file="FDA0001101956680000012.GIF" wi="550" he="151" />步骤S4:根据所述非广延高斯熵测度模型的熵S获取所述灰度图像I的最优分割阈值t<sup>*</sup>,其中,t<sup>*</sup>为使得所述非广延高斯熵测度模型的熵S取得最大值所对应的灰度级,且<img file="FDA0001101956680000013.GIF" wi="345" he="86" />步骤S5:根据所述最优分割阈值t<sup>*</sup>,获取分割结果图像J,且所述分割结果图像J中的各像素点的取值为<img file="FDA0001101956680000014.GIF" wi="778" he="182" />其中,I(x,y)为灰度图像I中坐标(x,y)处的像素点对应的像素值,J(x,y)为分割结果图像J中坐标(x,y)处的像素点对应的像素值。 |