【图像分割】基于Tsallis熵算法灰度图像分割matlab代码

最新推荐文章于 2024-05-18 16:36:39 发布

天天Matlab科研工作室

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分类专栏：图像处理 Matlab各类代码文章标签： matlab 算法图像处理

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本文介绍了基于Tsallis熵的三维多阈值图像分割方法，通过改进粒子群优化算法进行阈值优化搜索。这种方法考虑了灰度分布、相关性和目标背景关系，具有良好的抗噪能力和分割效果。提供了部分MATLAB代码和仿真结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 简介

利用Tsallis熵的非广延性,提出了三维Tsallis熵多阈值分割方法。并以最大三维Tsallis熵为准则,利用改进粒子群优化算法进行多阈值优化搜索。该方法不仅考虑了图像像元点的灰度分布信息和像元点之间的灰度相关信息,而且考虑了目标和背景之间的相互关系,在灰度级上有不同的反应,具有很强的抗噪声能力。试验结果表明,该算法不仅能对图像进行正确的分割,而且还具有稳定性高,易于实现等优点。

2 部分代码

%*********************************************
%Image thresholding using Tsallis entropy

%2021-3-26 
%*********************************************
clear all;
close all;
clc

format short g;
% disp(strcat('***************apply on whiteRose.jpg'));

% I=imread('whiteRose.jpg');
I=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\113172244Tsallis-entropy\Tsallis entropy/cell.jpg');
% I=imread('ndmz.png');
% I=imread('star.jpg');
% I=imread('cell2.jpg');
imgray = rgb2gray(I);%灰度转化
thresh=graythresh(imgray);%求阈值
I2=im2bw(imgray,thresh);%二值图

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