下载文档原格式
基于模糊熵的图像分割算法研究图像分割是图像处理领域中的一项重要技术，是指将一幅图像划分成若干个互不重叠的区域，并使得每个区域具有一定的语义意义。
在图像处理、计算机视觉和图形学等领域，图像分割常常是解决实际问题的前提和基础。
目前，图像分割算法的研究和应用已经非常广泛，涉及到医学影像分析、人脸识别、自动驾驶等领域。
其中，基于模糊熵的图像分割算法受到了广泛的关注。
模糊熵是模糊理论中的一个重要概念，它是对事物隶属程度分布信息的度量。
在图像分割中，模糊熵被用作图像的熵度量指标，基于其对于图像结构信息的敏感性，可用于评估图像中存在的模糊性程度。
根据模糊熵的理论，对于图像分割问题，可通过最大化模糊熵来获得最佳的分割结果。
具体地，对于一幅灰度图像，假设将其分割成$n$个区域，设第$i$个区域的模糊隶属度函数为$m_i(x,y)$，则该区域的模糊熵可表示为：$$E(m_i)=-\int\int_{R_i}m_i(x,y)\ln m_i(x,y)dxdy$$其中，$R_i$为第$i$个区域的范围。
模糊熵的值越大，代表该区域的模糊程度越高，也即该区域内像素的灰度分布越广泛。
因此，通过最大化模糊熵的值，可以得到尽可能清晰的分割区域。
在实际应用中，需要将图像分割问题转化为数学优化问题。
特别地，由于模糊熵的最大值不易直接求得，通常采用基于遗传算法、模拟退火和粒子群算法等启发式优化算法来求解。
以粒子群算法为例，其流程如下：1.随机生成初始种群，并通过模糊隶属度函数计算各个个体的模糊熵值；2.根据个体的模糊熵值，计算其适应度，并按照适应度大小对个体进行排序；3.通过选择、交叉、变异等遗传操作，生成新的种群，并使用模糊熵函数计算其适应度；4.重复步骤2和3，直到达到预设条件为止。
通过上述方法，可以得到较好的分割结果。
实验表明，基于模糊熵的图像分割算法能够克服因图像灰度分布不均匀而影响图像分割质量的问题，同时也能够提高图像分割结果的准确性和稳定性。
基于遗传算法的熵算法在人类染色体图像的分割中的应用(英
文)
莫晓齐;王耀南
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2006(18)7
【摘要】染色体图像分割是染色体图像分析与识别的重要内容之一。
文中提出了实现染色体的自动分割的熵分割算法,该算法充分考虑了每个视野中分割目标(染色体)的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点。
文中还对传统的分割方法和熵方法进行了对比。
传统的方法容易受噪声的影响从而将染色体分割开来。
1维熵方法没有考虑灰度空间在空间的分布。
2维熵方法在图像分割时较为费时。
为了改善分割的精度和速度,在遗传算法的基础上运用1维和2维的熵方法。
运用遗传算法的方法一场景分割不到一分钟并且得到得很好的染色体形态。
算法的优越性通过实验来体现。
【总页数】5页(P1921-1925)
【关键词】染色体;分割;熵;遗传算法
【作者】莫晓齐;王耀南
【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的最大熵作物病害叶片图像分割算法 [J], 师韵;王震;王旭启;张善文
2.基于遗传算法的二维最大熵图像分割算法 [J], 吴薇;赵旭;邓秋霞
3.基于改进遗传算法的最佳熵多阈值三维医学图像分割算法 [J], 王毅;牛奕龙;田沄;董建园;郝重阳
4.基于遗传算法的二维Arimoto熵图像分割算法 [J], 胡鹏博
5.基于遗传算法的最佳直方图熵图像分割算法研究 [J], 扶晓;刘劲;赵蕾
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于熵的图象分割方法
张二虎;刘世昌;胡涛
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】1998(15)4
【摘要】本文介绍了一种基于熵的原理，对图象进行分割的方法，并将其用于彩色印刷图象中黄、品、青三色网点图象在不同面积率下进行分割实验，证明该方法行之有效。
【总页数】3页(P43-45)
【关键词】熵;图象分割;网点图象;图象划分;图象处理
【作者】张二虎;刘世昌;胡涛
【作者单位】西安理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种新的模糊熵图象分割方法 [J], 生克伟;郑建宏
2.一种基于视觉熵的图象分割压缩方法 [J], 单志广;魏涛;杨扬
3.一种新的二维最大熵图象阈值分割方法 [J], 李填;夏良正;顾宗悫
4.基于模糊熵的红外图象分割方法 [J], 王国锋;芦丽明;李言俊;张科
5.一种基于相对熵的图象分割算法 [J], 王建军;苑玮琦;张宏勋
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于熵的图像分割算法研究作者：王盼我来源：《科技视界》2018年第08期【摘要】基于熵的图像分割方法的本质就是借助熵对于一件事物的信息量的数理不同性测度的能力，来构造出不同的熵函数用来辅助确定出最优度量或者是最优控制来实现图像分割。
在图像分割算法中，优化评价的能力是用熵的特性来表现的，此课题就是用基于熵的方法完成图像分割，并对处理结果分析研究。
【关键词】熵；图像分割；算法中图分类号： TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）08-0112-002Research on Image Segmentation Algorithms Based on EntropyWANG Pan-wo（Tianjin 712 Communication Broadcasting Co.，Ltd.，Tianjin 300462，China）【Abstract】The essence of entropy method of image segmentation based on is to make use of entropy for one thing， the amount of information of mathematical sex measure ability， to construct a different entropy function used to assist in the determination of the optimal measurement or optimal control to achieve image segmentation. In the image segmentation， the ability of optimizing the evaluation is represented by entropy， and the problem is to accomplish the image segmentation using entropy based method， and to analyze the results.【Key words】Entropy；Image segmentation；Algorithms0 引言图像分割算法一直以来都受到了广泛的关注，直到今天已经先后提出了上千种的方法。
基于信息熵的图像分割技术研究随着数字图像处理技术的不断发展，图像分割技术在很多领域得到了广泛的应用。
图像分割是图像处理的重要基础，它的主要目的是将一幅图像分割成若干个区域，每个区域都具有相似的特征。
在图像分割中，信息熵是一种重要的度量手段，它可以用来衡量分割后图像的复杂度和信息量大小。
这种度量方法在基于信息熵的图像分割技术中得到了广泛的应用。
基于信息熵的图像分割技术基本思路是：将原图像分割成若干个不同的区域，然后计算每个区域的信息熵，通过比较各个区域的信息熵大小来确定最佳的划分方式。
一般情况下，图像的信息熵越大，表示其具有更高的纹理或颜色变化，因此可以采用更细致的分割方式。
基于信息熵的图像分割技术的实现有很多不同的方法，以下介绍其中几种常用的方法：1. 基于区域生长的图像分割方法基于区域生长的图像分割方法是一种基于像素集合的分割技术，其基本思想是从种子点开始，逐步生长并合并像素，直到得到一组完整的区域。
在生长的过程中，可以采用信息熵作为度量标准，通过比较各个区域的信息熵来决定是否需要合并或分裂区域。
2. 基于聚类分析的图像分割方法基于聚类分析的图像分割方法是一种基于像素相似性的分割技术，其基本思想是将像素分成若干个类别，从而达到图像分割的目的。
在聚类分析过程中，可以采用信息熵作为度量标准，通过比较不同类别之间的信息熵来确定最佳的类别分组方式。
3. 基于分形分析的图像分割方法基于分形分析的图像分割方法是一种基于几何特征的分割技术，其基本思想是通过分析图像的分形维数来确定最佳的分割方式。
在分形分析中，可以采用信息熵作为度量标准，通过比较不同区域的信息熵来确定最佳的分割方式。
总的来说，基于信息熵的图像分割技术是一种非常有效的图像分割技术，可以应用于各种类型的图像处理任务中。
随着技术的不断发展，相信这种技术将会在未来得到更广泛的应用和发展。
基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法研究的开题报告一、选题背景和意义图像分割是图像处理领域中的一个基本问题，它是将数字图像划分成若干个不同的区域或对象，并且每个区域内像素的特征相似。
在计算机视觉、图像识别、机器人控制、医学影像等领域均有广泛的应用。
图像分割主要的目的是为了获取到图像中每个物体的位置和形状等特征，进而用于后续的图像分析和处理。
目前，图像分割算法的研究主要集中在传统的无监督学习和半监督学习方法上。
其中，基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法因为其能够考虑到图像的全局信息和局部区域的特征，而得到越来越多的关注与研究。
该方法的主要思想是将图像分割问题转化为一个求解最大模糊熵的优化问题，并通过遗传算法来寻找最优的分割结果。
二、研究内容和目标本研究将重点研究基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法，具体内容包括：1. 对图像分割问题的背景和意义进行深入探讨，并重点介绍最大模糊熵和遗传算法的基本概念和优势。
2. 提出一种基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割算法模型，重点解决图像分割中的难点和关键问题。
3. 设计实验方案，利用标准图像集和实际应用图像，对所提出的基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法进行性能测试和比较分析。
4. 基于实验结果，进一步分析该方法的优缺点和应用前景，为进一步提高图像分割效果和实现图像分析与处理提供理论指导和实践基础。
三、研究方法和技术路线本研究将采用如下的研究方法和技术路线：1. 理论研究：对相关领域的文献、研究成果和发展趋势进行梳理和分析，掌握最大模糊熵和遗传算法的基本原理和方法，并针对图像分割问题进行深入探讨和分析。
2. 算法设计：通过分析图像分割的问题和难点，提出一种基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割算法模型，并在此基础上设计目标函数和评价指标，确定算法参数和优化策略。
3. 系统实现：基于Matlab等计算机软件，实现所提出的基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法，对图像处理过程进行可视化和交互化操作。
一种基于熵值的自动阈值图像分割方法吴怀群;黄宵宁;王建;杨忠;李桥梁【摘要】在分析输电线路部件图像样本的特征的基础上,提出了一种基于熵值的自动阈值图像分割方法.该方法利用图像的信息熵值来自动选择图像的分割阈值,将由输电线路主要部件构成的前景图像分割出来.实验结果表明,该算法具有实现简单、计算开销小、运算速度快的优点,能满足以天空为主要背景的输电线路自动巡视的高分辨率图像实时预处理的需要.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2011(038)008【总页数】4页(P1-4)【关键词】输电线路;自动巡视;图像分割;熵值直方图;自动阈值【作者】吴怀群;黄宵宁;王建;杨忠;李桥梁【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016;南京工程学院电力学院,江苏南京211167;南京工程学院电力学院,江苏南京211167;南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016;南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TM631电力工业是国民经济的命脉，输电线路的运行状态直接关系到电力系统的安全稳定.输电线路巡视就是通过沿线路巡视检查来掌握线路运行状况及其周围环境的变化，以便及时发现缺陷和消除隐患；但输电线路的分布点多面广，所处自然条件复杂多样，传统的人工巡视不仅工作量大，而且条件艰苦；因此以现代信息技术为基础，借助车辆或者飞行器来对输电线路进行车载或机载进行高分辨率成像，利用机器视觉技术来实现实时自动巡视，具有很强的现实意义[1-4].图像分割[5]是图像识别和图像理解的基础和关键，也是机器视觉的经典难题，尤其是自动巡视应用中的高清图像和实时性要求对图像分割以及后续的图像识别和图像理解在计算速度上提出了一场严峻的挑战.就图像分割而言，尽管到目前为止，提出的分割算法不下千种，并且每年还有不少新算法出现；但由于实际的机器视觉都是面向某个具体应用的，至今没有一种有效的图像分割算法能满足自动巡视应用对自然光成像的高清图像的实时处理要求.对机器视觉自动巡视应用的图像分割而言，其基本目的是将线路部件构成的前景信息从原始采样图像中准确地抽取出来，实现前景与背景的准确分割，同时能过滤和屏蔽成像过程中引入的各种噪声和成像缺陷.最经典的图像分割方法是基于灰度阈值的分割方法.通过设定阈值与像素点的灰度值比较，如灰度值大于阈值，则该像素置为白色；否则置为黑色，这样就将灰度图像转变为二值图像.但在输电线路部件识别这种实时应用中，针对每幅图像或者某类图像来人工设定阈值不能满足实时识别的需要，必须采取自动阈值选取.尽管自动阈值[6-8]选取在过去几十年里一直受到学术界的广泛关注，也产生了很多种自动阈值选取方法，其中比较著名的有迭代式阈值选择法[9]、Otsu法[10]、最小误差阈值选择法[11]，以及通过借鉴形态学理论、将像素值视为地形高度、将图像视为地形高度图的分水岭算法[12-14]（Watershed）；但在实际应用中却没有一种方法能对各种各样的图像都能得到令人满意的结果，也没有一个理论来指导如何针对不同的图像自动选取最“合适”的阈值来对图像进行分割.文中提出了一种基于熵值的自动阈值图像分割方法.该方法利用图像的信息熵[15-16]值来自动选择图像的分割阈值，将输电线路主要部件构成的前景图像分割出来，能够满足以天空为主要背景的输电线路自动巡视的高分辨率图像实时预处理的需要.1 基于熵值的自动阈值图像分割方法通过对输电线路车载部件识别图像样本的研究，发现这些图像样本具有以下特点：1）其背景主要是天空，而山脉等地面景物较少；2）输电线路部件在整幅图像中的像素占比相对较小；3）相对背景而言，输电线路部件的成像灰度总体偏小.针对输电线路车载部件识别的应用，考虑到上述图像样本的统计特性，这里提出基于熵值的自动阈值图像分割法：首先，将彩色图像转换为灰度图像，针对灰度图像建立其灰度直方图并根据灰度直方图建立图像的熵值直方图；其次，根据图像的熵值直方图确定合适的灰度拉伸方案对灰度图像进行灰度拉伸；然后，对灰度拉伸后的灰度图像重新建立其灰度直方图和熵值直方图；最后，用最大距离法在新建立的熵值直方图上求出拐点，该拐点对应的灰度值即为图像阈值分割的最佳阈值.1.1 图像熵值直方图图像的熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中平均信息量的多少.设I是一幅具有k个灰度级的图像，其中第i（i∈1，…，k）级灰度出现的概率为 pi，则它所含的熵（信息量）为 E（i）=-pilnpi.统计图像每一个灰度级的熵并根据公式Ei （Hj为灰度级从0到j的熵值和）形成图像的熵值直方图.1.2 灰度拉伸针对图像曝光过强或过弱的缺陷，采取合适的灰度拉伸方案，将缺陷图像的灰度区间拉伸至满灰度区间（0～255），以改善图像的质量.具体确定拉伸方案时需参考原图像的熵值直方图.假设从原图像的熵值直方图中得到满熵值（即熵值为1）对应的灰度级为k0（见图3），则灰度拉伸的比例为图像拉伸后的灰度值knew=kold×r（knew为拉伸后的灰度值，kold为原灰度值）. 针对灰度拉伸后新的图像建立熵值直方图.可知：熵值直方图中的熵值曲线为定义域为0～255、值域为0～1的单调上升曲线.根据几何知识可知，熵值直方图上熵值曲线的拐点表示该点的熵值变化最大，实际上表示的就是该点的熵值最大.这样，依据图像分割中的最大熵原理，熵值直方图上熵值曲线的拐点对应的灰度值即为图像阈值分割的最佳阈值.具体实现算法时，利用最大距离法求出拐点，即计算熵值曲线上每个点到连接熵值曲线起点和终点的连线的距离，距离最大的点即为拐点.2 实验结果所提出的基于熵值的自动阈值图像分割方法的实验方案为：1）将彩色图像（图1）转换为灰度图像（图2）；2）建立图像的熵值直方图（见图3，横坐标表示灰度级范围，纵坐标表示每一灰度级对应的熵值和）；3）根据2）中建立的熵值直方图确定合适的灰度拉伸方案，对原图像进行灰度拉伸，得到拉伸后的灰度图像；4）针对拉伸后的灰度图像建立熵值直方图（见图5，横坐标表示灰度级范围，纵坐标表示每一灰度级对应的熵值和），并用最大距离法求出拐点（见图6，横坐标表示灰度级范围，纵坐标表示熵值），得到拐点对应的灰度值即最佳阈值；5）根据4）中的最佳阈值，完成图像分割，得到分割后的二值图像（见图7）.针对同一幅实验图像（1 024×768），采用一种传统的门限分割方法（最大熵法）进行图像阈值分割，与所提出的方法进行比较.实验环境为Matlab.仿真结果如图8所示.在图像分割的质量上，文中算法得出的熵值为221，最大熵算法得出的熵值为209，分割效果类似；可是在运行时间上，最大熵所用时间为8.5 s，文中算法所用时间为2.3 s；因此，文中算法的效率大大提高，缩短了运行时间.表1 2种方法对比图最大熵法基于熵值的自动阈值法（文中）分割熵值（阈值）209 221运行时间/s 8.5 2.3算法结果图1 彩色图像图2 灰度图像图3 图像的熵值图4 拉伸后的灰度图像图5 拉伸后的熵值图6 确定图像分割的最佳阈值图7 文中算法分割后的图像图8 最大熵算法分割后的图像3 结束语实验结果表明，所提方法不仅能有效地实现图像分割的基本目的，实现由输电线路主要部件构成的前景图像与以天空为主要背景的背景图像的分割，而且还能为判定和修复曝光过强、曝光过弱等图像缺陷提供有效的手段；同时克服了传统方法中求图像曲线拐点时需要进行微分操作而涉及到曲线拟合，导致算法复杂度增加、计算时间开销加大，难以满足实时图像分割的需要的缺点.该方法为后续输电线路部件及其缺陷的识别研究提供了很好的基础，在此基础上进一步展开算法验证等.参考文献：[1]WHITWORTH C C，DULLER A W G，JONES D I，et al.Aerial video inspection of overhead power lines[J].Power Engineering Journal，2001，2:25-32.[2]黄志明.21世纪中国输电线路发展前景展望[J].国际电力，2000，4（3）：29-33.[3]王平，李刚，朱康，等.输电线路应用直升机巡线维护实验研究[J].四川电力技术，2002，25（1）：4-6.[4]赵鹏，邓春，袁亦超.应用直升飞机巡检输电线路[J].华北电力技术，2002，10：2-3.[5]冈萨雷斯.数字图像处理[M].2版.北京：电子工业出版社，2003:460-500.[6]KITTLER J，ILLINGWORTHV I.Minimum error thresholding[J].Pattern Recognition，1986，19（1）:41-47.[7]CHO S，HARALICK R，YI S.Improvement of Kittler and Illingworth's minimum error thresholding[J].Pattern Recognition，1989，22（5）:609-617.[8]OSTU N.A threshold selection method from gray-level histogram[J].IEEE Transactions on System Man and Cybernet 1978，8（1）:62-66[9]王耀明，陈以.图像阈值分割的统计迭代算法[J].桂林电子工业学院学报，2000，20（2）:6-8.[10]OSTU N.A threshold selection method from gray levelhistograms[J].IEEE Transactions System Man and Cybernetics，1997，9（1）:62-66.[11]范九伦，雷博.灰度图像最小误差阈值分割法德二维推广[J].自动化学报，2009，35（4）:386-393.[12]BEUCHER S，LANTUEJOUL e of watersheds in contour detection[C]//Proc International Workshop on Image Processing，CCETT/IRISA.Rennes，France，1979：17-21.[13]VINCENT L，SOILLE P.Watersheds in digital spaces:an efficient algorithm based on immersion simulations[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1991，13（6）:583-598.[14]SMET P D，PIRES R L.Implementation and analysis of an optimized rain falling watershed algorithm[C]//Proc of SPIE’00.San Diego，USA，2000:759-766.[15]罗西平，田捷.图像分割方法综述[J].模式识别与人工智能，1999，9（3）:300-312.[16]YEN Juicheng，CHANG Fujuay，CHANG Shyang.A new criterion for automatic multilevel thresholding[J].IEEE Transactions on Image Processing，1995，4（3）：370-377。
海马体磁共振图像分割：基于先验信息的三维格子玻尔兹曼方法及其并行加速王吉喆;严壮志;温军玲【期刊名称】《中国医疗器械杂志》【年(卷),期】2018(042)001【摘要】在脑部磁共振图像中分割海马体,快速准确地获得其体积变化情况,对于阿尔茨海默症等疾病的诊断具有重要意义.三维分割可利用图像在灰度和空间位置上的相关性,因此具有较高的准确率.该文提出了一种利用三维格子玻尔兹曼模型,结合形变模型曲面演化思想,以先验信息作为外力项,约束三维曲面演化的方法.为解决三维分割由于演化曲面复杂所带来的计算代价高的问题,分别在单GPU平台和双GPU平台上实现了方法的并行计算.为验证该文方法的准确性与效率,对20组采自ADNI数据库的阿尔茨海默症患者脑部磁共振图像进行分割实验.在保证分割精度的前提下,将原来需要132.43 s完成的分割,在单GPU平台上缩减至12.76 s,在双GPU平台上缩减至17.32 s,充分验证了格子玻尔兹曼方法可高度并行化的特点.【总页数】7页(P1-6,13)【作者】王吉喆;严壮志;温军玲【作者单位】上海大学通信与信息工程学院,上海市,200444;上海大学通信与信息工程学院,上海市,200444;上海大学上海生物医学工程研究所,上海市,200444;上海大学通信与信息工程学院,上海市,200444【正文语种】中文【中图分类】R197.39【相关文献】1.浸没边界-格子玻尔兹曼方法的GPU并行加速 [J], 吴家阳;熊智勇;杨峰;程永光2.基于格子-玻尔兹曼方法的三维虚拟树冠阻力特性 [J], 张克;付海明3.浸没边界-格子玻尔兹曼方法的GPU并行加速 [J], 吴家阳;熊智勇;杨峰;程永光;;;;;4.一种基于格子玻尔兹曼前向模型的GPU并行加速荧光扩散断层成像的方法 [J], 吴焕迪; 严壮志; 岑星星5.GPU和格子玻尔兹曼方法联合加速的水平集模型及其在图像分割中的应用 [J], 石文君;王登位;刘万锁;蒋大钢因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于二维信息熵的粒子群图像分割算法
穆中华;杨玚;明生
【期刊名称】《光盘技术》
【年(卷),期】2009(0)9
【摘要】图像分割是数字图像处理研究的重要领域之一。
本文将粒子群优化算法应用于图像分割中,提出了一种基于粒子群优化算法的最大二维信息熵阈值图像分割方法,该方法既考虑了图像的空间信息,又抑制了图像分割时的噪声干扰。
实验结果表明,该方法能够快速地寻找到最佳图像分割阈值,并且有效地提高了图像分割质量和效果。
【总页数】2页(P56-57)
【关键词】粒子群优化;二维信息熵;图像分割
【作者】穆中华;杨玚;明生
【作者单位】郑州铁路职业技术学院;信阳师范学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于粒子群优化的最大二维信息熵及边缘检测图像分割算法研究 [J], 张元
2.基于小波变异粒子群优化算法和二维模糊熵的图像分割 [J], 宫蓉蓉
3.一种结合粒子群算法和自适应加权窗的二维Otsu图像分割新方法 [J], 颜学颖;焦李成
4.基于粒子群优化算法的二维最大相关法图像分割 [J], 吴薇
5.基于改进粒子群人工鱼群算法的二维熵多阈值快速图像分割 [J], 伍蓥芮;张志勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
