基于Sugeno补的广义模糊熵阈值分割方法

鉴于传统的基于模糊熵的图像阈值分割方法对于光照不均匀图像的分割结果很不理想,该文提出了基于Sugeno补的广义模糊熵图像阈值分割方法。首先按照Sugeno补函数不动点的变化,对一幅图像产生9个阈值,然后利用图像分割质量评价指标对这9个阈值进行评价,最后选择使得评价指标最大的阈值作为最优的阈值。与传统的模糊熵阈值分割方法相比,新方法增加了选择更好的分割结果的机会,对于光照不均匀的图像能够获得比传统模糊熵方法更好的分割效果。

基于量子遗传参数优化的广义模糊熵阈值法

利用量子遗传算法的优势,提出一种针对广义模糊熵参数的嵌套优化方法.利用量子遗传算法依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行寻优,同时依据模糊熵最大准则对每个参数m所对应的模糊隶属度参数也进行组合寻优,从而可实现基于广义模糊熵图像分割的自动阈值选取.实验证明本文方法对光照不均匀的图像进行分割,能取得良好效果.