基于差分进化算法优化模糊熵的多级图像阈值分割

PixelLancer

于 2023-09-09 04:25:40 发布

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文章标签：算法 Matlab

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本文介绍了结合差分进化算法和模糊熵的多级图像阈值分割方法，用于提高图像区域分割的准确性和效果。提供了MATLAB代码示例，详细解释了算法的实现过程，并指出可以通过调整算法参数来优化分割结果。

基于差分进化算法优化模糊熵的多级图像阈值分割

图像阈值分割是一种常用的图像处理技术，用于将图像分成不同的区域，以便更好地提取目标或特定区域的信息。在本文中，我们将介绍一种基于差分进化算法优化模糊熵的多级图像阈值分割方法，并提供相应的MATLAB代码。

差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种全局优化算法，常用于求解复杂的优化问题。模糊熵是一种用于测量图像信息量的指标，可以用于评估图像分割的质量。结合这两个方法，我们可以实现更准确和有效的多级图像阈值分割。

以下是基于差分进化算法优化模糊熵的多级图像阈值分割的MATLAB代码示例：

function thresholds = multi_level_threshold_segmentation(image, num_levels, population_size, scaling_factor, crossover_rate

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