论文部分内容阅读
鉴于现常用的灰度级—平均灰度级二维直方图区域划分存在明显的不足,提出了基于灰度级—梯度二维直方图的指数熵阈值选取方法,给出了基于改进的二维直方图的指数熵阈值选取公式,并利用混沌粒子群优化算法寻找最佳分割阈值,采用递推方式降低迭代过程中适应度函数的计算代价。实验结果表明,与现有的有关算法相比,该方法不仅使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、特征细节更清晰,而且使计算效率及粒子群的收敛精度得到提高。