基于卡方散度阈值方法的图像分割研究与实现

通过分析交叉熵阈值法的计算时间量较大的问题,提出了基于卡方散度的图像阈值化分割新准则,并从理论上分析了它与交叉熵阈值法的计算复杂性。实验结果表明,提出的图像分割准则是可行的,且计算所需时间比交叉熵阈值法有了明显减少,它对一定强度噪声干扰的图像比交叉熵法能获得更好的分割结果。

改进的二维最小卡方散度图像分割方法

传统的交叉熵阈值法具有抗噪性能差,计算时间长等问题。为了改进算法的性能,提出了一种二维最小卡方散度图像阈值化分割新准则,构建了基于改进中值滤波的新型二维直方图。利用对称卡方散度描述分割前后图像之间的差异程度。使用关键阈值对滤波图像进行分割,达到最佳的分割效果。实验结果表明,与二维Otsu和二维最小交叉熵法相比,提出的方法不仅大大缩短了分割时间,而且分割性能与抗噪性能更强。

噪声稳健性的卡方生成对抗网络

针对不同分布噪声下生成对抗网络生成样本质量差异明显的问题,提出了一种噪声稳健性的卡方生成对抗网络。所提网络结合了卡方散度量化敏感性和稀疏不变性的优势,引入卡方散度计算生成样本分布和真实样本分布的距离,减小不同噪声对生成样本的影响且降低对真实样本的质量要求;搭建了网络架构,构建全局优化目标函数,促进网络不断优化并增强博弈的有效性。实验结果表明,所提网络在不同噪声下的生成样本质量和稳健性优于目前几种主流网络,且图像质量差异较小。卡方散度的引入不仅提高了生成样本质量,而且提升了网络在不同噪声下的稳健性。