关于Tsallis型非对称熵的若干研究

基于Tsallis熵和非对称熵,本文提出了Tsallis型非对称熵,该熵推广了Tsallis熵和非对称熵,证明了最大的Tsallis型非对称熵原理,并且从该原理中可以获得比Tsallis熵及非对称熵原理更多的分布,从而说明该原理的有用性.

分解的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取

现有的Tsallis交叉熵能够度量图像分割前后的差异,但公式复杂,计算效率不高,据此,提出了基于分解的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取方法。首先给出了非对称Tsallis交叉熵的定义,提出了一维非对称Tsallis交叉熵阈值选取方法;然后,将其拓展到二维,推导出相应的阈值选取公式;最后,在此基础上提出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取的分解算法,使求解二维非对称Tsallis交叉熵阈值法的运算转化到两个一维空间上,将计算复杂度从O(L4)降低为O(L)。大量实验结果表明,与基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法、二维斜分对称交叉熵法,二维斜分对称Tsallis交叉熵法等方法相比,该方法分割性能优,运行时间短,可望满足实际应用系统对分割的实时要求。