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倒数粗糙熵图像阈值化分割算法

范九伦 雷博

引用本文: 范九伦, 雷博. 倒数粗糙熵图像阈值化分割算法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT190559 shu
Citation:  Jiulun FAN, Bo LEI. Image Thresholding Segmentation Method Based on Reciprocal Rough Entropy[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT190559 shu

倒数粗糙熵图像阈值化分割算法

    作者简介: 范九伦: 男,1964年生,教授,研究方向为模糊集理论、模糊信息处理、模式识别与图像处理、信息安全;
    雷博: 女,1981年生,副教授,研究方向为模糊信息处理、粗糙集理论、图像分割
    通讯作者: 雷博,leileibo@xupt.edu.cn
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61671377, 61571361, 61601362),西安邮电大学西邮新星团队项目(xyt2016-01)

摘要: 基于粗糙集理论的粗糙熵阈值法不需要图像之外的先验信息。粗糙熵阈值法需要解决两个问题,一是图像信息不完整性的度量,二是图像的粒化。该文基于倒数信息熵,提出一种倒数粗糙熵用来度量图像中信息的不完整性。为了更好地对图像进行粒化,采用一种基于均匀性直方图的粒子选取方式。该文提出的倒数粗糙熵表述简洁,计算简单。实验验证了该文方法的有效性。

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图(6)表(2)
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  • 通讯作者:  雷博, leileibo@xupt.edu.cn
  • 收稿日期:  2019-07-25
  • 录用日期:  2019-10-25
  • 网络出版日期:  2019-11-13
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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