基于信息熵与差分进化算法的图像压缩方法

基于信息熵与差分进化算法的图像压缩方法

图像压缩是数字图像处理中非常重要的研究方向，目的是在尽量减少图像文件大小的同时保持尽可能好的视觉效果。本文提出了一种基于香农熵和差分进化算法的多级图像阈值的图像压缩新方法。

首先，对于给定的图像，按照像素点的灰度值进行频率统计，得到每个灰度级别的概率分布。然后，采用信息熵的概念来计算该分布的复杂度，从而确定该图像的最优阈值。在这个过程中，我们考虑到了图像灰度级数目不同的特点，采用了多级阈值的方法，即通过多次迭代处理，得到最终的多组阈值。

其次，为了加快优化过程的速度，我们采用了差分进化算法，用于优化得到最优阈值。在差分进化算法中，我们选择了一种新颖的变异策略，通过探索不同的方向，产生新的差分个体来寻找全局最优解。

最后，为了验证该方法的有效性，我们使用了Matlab对其进行实现，并在多张图像上进行测试。实验的结果表明，基于香农熵和差分进化算法的多级图像阈值的图像压缩新方法在保证压缩质量的同时，具有较高的压缩比。相关的Matlab代码已在Github上开源，欢迎感兴趣的读者前往下载与使用。

本文提出的基于香农熵和差分进化算法的多级图像阈值的图像压缩新方法，具有简单易懂、计算量低、效果好等优点，可以为数字图像处理领域的相关研究提供一定的参考价值。