一种改进的二维最小交叉熵图像分割方法

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针对当前二维最小交叉熵阈值法存在计算复杂度高等问题,提出了一种改进的二维最小交叉熵阈值分割方法。首先,依据图像的含噪声类型选择邻域模板并建立相应的二维直方图来提高分割效果;然后,对二维最小交叉熵公式进行推导和简化处理,利用定义的数组运算推导出新型递推算法,再确定图像及其邻域图像的实际灰度级别范围,并用这种新算法在所求的灰度级别范围内搜索最佳阈值向量来降低计算复杂度;最后,使用关键阈值对滤波后的图像进行分割达到最佳的分割效果。仿真实验结果表明,与当前的二维最小交叉熵阈值分割法相比,本文提出的方法不仅分
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