【摘 要】
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利用Tsallis熵的非广延性（nonextensivity），本文提出了一种最小Tsallis交叉熵阈值分割方法。该方法通过引入一个参数q，在阈值的选择过程中不仅考虑了目标和背景之间的信息量差异，
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
【基金项目】
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国家杰出青年基金(60525303);燕山大学博士基金(B243)资助项目
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利用Tsallis熵的非广延性（nonextensivity），本文提出了一种最小Tsallis交叉熵阈值分割方法。该方法通过引入一个参数q，在阈值的选择过程中不仅考虑了目标和背景之间的信息量差异，而且考虑了目标和背景之间的相互关系，克服了传统最小交叉熵忽略目标和背景之间的相互关系所导致的阈值选择不恰当的缺点。实验结果表明，通过选择合适的参数q，所提出方法的分割效果明显优于传统的最小交叉熵阈值法。
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