基于最小Tsallis交叉熵的阈值图像分割方法

利用Tsallis熵的非广延性(nonextensivity),本文提出了一种最小Tsallis交叉熵阈值分割方法。该方法通过引入一个参数q,在阈值的选择过程中不仅考虑了目标和背景之间的信息量差异,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,克服了传统最小交叉熵忽略目标和背景之间的相互关系所导致的阈值选择不恰当的缺点。实验结果表明,通过选择合适的参数q,所提出方法的分割效果明显优于传统的最小交叉熵阈值法。

基于二维最小Tsallis交叉熵的图像阈值分割方法

利用Tsallis熵的非广延性,提出了二维最小Tsallis交叉熵阈值分割方法.首先给出了二维Tsallis交叉熵的定义,并以最小二维Tsallis交叉熵为准则,利用粒子群优化算法来搜索最优二维阈值向量.该方法不仅进一步考虑了像素之间的空间邻域信息,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,其分割性能优于基于Shannon熵的交叉熵阈值法和一维最小Tsallis交叉熵阈值法,并且具有很强的抗噪声能力.实验结果表明,该方法可以实现快速、准确的分割.