本文選題：信息熵 + 粗糙模糊�。� 參考：《計算機工程與設(shè)計》2014年02期

【摘要】：針對現(xiàn)有基于信息熵、最大模糊熵、最大粗糙熵和粗糙模糊熵等分割方法在去噪以及保留圖像細節(jié)信息等方面存在的不足,提出一種灰度級大小信息融合粗糙模糊熵的閾值分割法。將傳統(tǒng)灰度圖像采用粗糙模糊集描述所對應(yīng)的不確定粗糙模糊熵與圖像灰度級大小相融合,獲得一種參數(shù)化的變權(quán)粗糙模糊熵的圖像閾值化分割新準則。實驗結(jié)果表明,該方法有較好的抗噪性和保留圖像細節(jié)信息能力,在參數(shù)選取特定值時,可將傳統(tǒng)粗糙模糊熵閾值法視為該方法的特例。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of existing segmentation methods based on information entropy, maximum fuzzy entropy, maximum rough entropy and rough fuzzy entropy in denoising and preserving image detail information, etc. A threshold segmentation method based on rough fuzzy entropy fusion of gray level information is proposed. In this paper, the traditional gray image is described by rough fuzzy set and the uncertain rough fuzzy entropy is combined with the gray level of the image, and a new parameterized threshold segmentation criterion based on variable weight rough fuzzy entropy is obtained. The experimental results show that the proposed method has a good ability to resist noise and preserve the detail information of the image. The traditional rough fuzzy entropy threshold method can be regarded as a special case of the method when the parameters are selected for a particular value.
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61073106、90607008) 陜西省教育廳自然科學(xué)基金項目(2013JK1129)
【分類號】：TP368.12

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1872441