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介绍了S-粗集的概念,结合其动态迁移特性给出了可以适应复杂背景和含噪环境的图像S-粗集表示模型,使静态目标可以将"不好"特性像素点迁移出去.利用粗糙熵平衡目标和背景粗糙度对边界的影响,提出一种更具适应性的图像阈值分割算法.为了适应离散点的迁移,同时避免粒度大小的选择,结合包含度概念给出了图像变精度S-粗集表示模型,利用精度参数来控制调节获取最佳分割阈值,实现目标提取.仿真实验表明,所提出算法具有更好的图像分割效果.