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1、第22卷第1期模式识别与人工智能Vol.22No.12009年2月PR&AIFeb20093二维直方图区域斜分的最大熵阈值分割算法吴一全潘喆吴文怡(南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016)摘要指出现有二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出一种二维直方图区域斜分方法.导出基于二维直方图区域斜分的最大熵阈值选取公式及其快速递推算法,给出图像分割结果和运行时间.并与基于二维直方图直分的最大熵原始算法及其快速算法进行比较.结果表明二维直方图区域斜分可使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性.本文算法的运行时间约为二维直方
2、图斜分最大熵法原始算法的2%,不到二维直方图直分最大熵法的两种快速递推算法的1/3.关键词图像处理,阈值分割,二维直方图区域斜分,最大熵,快速递推算法中图法分类号TP391.4MaximumEntropyImageThresholdingBasedonTwo2DimensionalHistogramObliqueSegmentationWUYi2Quan,PANZhe,WUWen2Yi(SchoolofInformationScienceandTechnology,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronau
3、tics,Nanjing210016)ABSTRACTTheobviouswrongsegmentationispointedoutintheexistingtwo2dimensionalhistogramverticalsegmentationmethod.Atwo2dimensionalhistogramobliquesegmentationmethodisproposed.ThentheformulaanditsfastrecursivealgorithmofthemaximumShannonentropythresholdingarede
4、ducedbasedonthetwo2dimensionalhistogramobliquesegmentation.Finally,thethresholdimagesandtheprocessingtimearegivenintheexperimentalresultsandanalysis.TheresultsarecomparedwiththoseoftheoriginalmaximumShannonentropyalgorithmanditsfastalgorithmsbasedonthetwo2dimensionalhistogram
5、verticalsegmentation.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodmakestheinnerpartuniformandtheedgeaccurateinthethresholdimage,andithasabetteranti2noiseproperty.Theprocessingtimeofthefastrecursivealgorithmoftheproposedmethodisabout2%ofthatoftheoriginaltwo2dimensionalmaximu
6、mShannonentropyalgorithm,anditislessthanonethirdofthatoftwofastrecursivealgorithmsofthemaximumShannonentropythresholdingbasedonthetwo2dimensionalhistogramverticalsegmentation.3国家自然科学基金资助项目(No.60872065)收稿日期:2007-09-14;修回日期:2008-05-07作者简介吴一全,男,1963年生,博士,副教授,主要研究方向为图像处理与模式识别、视频处
7、理与通信、信号处理等.E2mail:gumption_s@yahoo.com.cn.潘喆,女,1983年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理与识别等.吴文怡,女,1983年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、目标检测与跟踪.1期吴一全等:二维直方图区域斜分的最大熵阈值分割算法163KeyWordsImageProcessing,ThresholdingSegmentation,Two2DimensionalHistogramObliqueSegmentation,MaximumEntropy,FastRecursiveAlgorithm采用
8、与主对角线垂直的斜线按灰度级与邻域平均灰1引言度级之和的大小进行阈值分割.然后导出基于二维直方图区域斜分的最大Shannon熵阈值选取公
