信息熵的迭代法求最佳阈值

资 源 简 介

信息熵的迭代法求最佳阈值

详 情 说 明

基于信息熵的迭代法求最佳阈值是一种广泛应用于图像分割、信号处理等领域的经典方法。该方法通过最大化图像前景和背景之间的信息熵差异来确定最佳分割阈值，具有计算简单、适应性强的特点。

核心思路 该方法的主要思想是基于图像灰度直方图，通过迭代计算不同阈值下的信息熵，寻找使前景和背景熵之和最大的阈值。具体步骤包括： 初始化阈值：通常以图像灰度中间值或均值作为初始阈值。 计算信息熵：将图像分为前景和背景两部分，分别计算两部分的概率分布和对应的熵值。 更新阈值：调整阈值，使其向使总熵最大的方向逼近，直至收敛。

KSW熵法是信息熵阈值法的一种改进，由Kapur、Sahoo和Wong提出，通过优化熵的计算方式，提高了阈值选取的鲁棒性，尤其适用于复杂背景的图像分割。

参考论文 Kapur, J. N., Sahoo, P. K., & Wong, A. K. C. (1985). A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 29(3), 273-285. 其他相关文献可进一步探讨熵的优化变体及多阈值分割方法。

该方法在医学影像分析、工业检测等领域有广泛应用，结合实验验证，程序实现确保了计算的高效性和准确性。