吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (4): 1083-1088.

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三维最大Renyi熵的灰度图像阈值分割算法

魏巍1,2,申铉京1,2,千庆姬3,李端4   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院|长春 130012|2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室|长春 130012|3.吉林大学 物理学院|长春 130015;4.中国联通佳木斯分公司,黑龙江 佳木斯 154002
  • 收稿日期:2010-10-26 出版日期:2011-07-01 发布日期:2011-07-01
  • 通讯作者: 千庆姬(1962-),女,副教授.研究方向:图像处理与模式识别,光电混合系统,应用光学. E-mail:qianqj@jlu.edu.cn
  • 作者简介:魏巍(1982-)|男|博士研究生.研究方向:图像处理与模式识别.E-mail:win10wei@163.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60773098);吉林省自然科学基金项目(201115025).

Thresholding algorithm based on three-dimensional Renyi's entropy

WEI Wei1,2, SHEN Xuan-jing1,2, QIAN Qing-ji3, LI Duan4   

  1. 1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China; |2.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China;3.College of Physics, Jilin University, Changchun 130015, China|4.Jiamusi Branch of China Unicom, Jiamusi 154002,China
  • Received:2010-10-26 Online:2011-07-01 Published:2011-07-01

摘要:

针对现阶段的阈值分割算法(如最小误差法、Otsu法、Renyi熵法等)在灰度、邻域均值或中值构成的二维或三维直方图上进行分割而造成的误分和低抗噪性等问题,提出了一种基于灰度、邻域均值和邻域加权中值三维直方图的最大Renyi熵阈值分割算法。相比目前多种阈值分割算法,新加入的邻域加权中值既能很好地过滤噪声,又能保留一定的图像边缘细节。经过对多幅图像的实验表明,该方法无论在精度上还是抗噪性上都有明显提升。

关键词: 计算机应用, 阈值分割, Renyi熵, 三维直方图, 邻域加权中值

Abstract:

The current thresholding methods are mostly based on 2D or 3D histograms of grayscale, neighbor average grayscale and neighbor median grayscale. These methods include 2D minimum error method, 2D Renyi's entropy method, 3D Otsu method etc. The segmentation precisions and noise immunities of these methods are not satisfactory. A novel thresholding algorithm based on 3D Renyi's entropy is proposed, the dimension added is the weighted neighbor median grayscale. Compared with other existing methods, it can not only satisfactorily filter the noise, but also reserve the edge details to a certain extent. Experiment results on many images indicate that this algorithm is able to promote the precision and noise immunity effectively.

Key words: computer application, threshold segmentation, Renyi entropy, three-dimensional histogram, weighted neighbor median gray level

中图分类号: 

  • TP391
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