基于遗传算法的二维Arimoto熵图像分割算法

为提高图像分割速度和抵抗噪声的能力,提出了一种基于二维Arimoto熵的阈值分割算法。该方法首先对图像进行小波变换,提取出描述图像整体信息的低频分量图像和描述图像局部细节信息的高频分量图像,然后计算二维Arimoto熵,根据最大熵原理将二维Arimoto熵作为遗传算法的适应度函数。最后对遗传算法进行了改进,通过选择、交叉和变异等遗传操作确定最佳分割阈值,实现图像分割。实验结果表明,该方法表现稳定,能够滤除图像噪声,而且分割速度快。