最小交叉熵图像分割源代码（原创）

资 源 简 介

最小交叉熵图像分割源代码（原创）

详 情 说 明

最小交叉熵图像分割是一种基于信息论的图像分割方法，它通过计算图像像素灰度分布与分割阈值之间的交叉熵来找到最优分割点。这种方法能够在复杂背景下有效分离目标与背景，适用于医学影像、工业检测等多种场景。

核心思想是利用交叉熵作为损失函数，通过优化算法找到使损失最小的阈值。交叉熵衡量的是实际像素分布与理想分割分布之间的差异，优化该指标可以确保分割后的区域内部一致性强，同时不同区域之间的区分度最大化。

算法实现通常包含以下关键步骤： 计算图像灰度直方图，统计各灰度级出现的频率。 定义交叉熵目标函数，其输入为候选阈值，输出为当前阈值下的交叉熵值。 采用搜索策略（如穷举法、梯度下降或进化算法）寻找最小化目标函数的阈值。 应用最优阈值对图像进行二值化分割。

该方法相比传统Otsu算法，在低对比度或非均匀光照图像中表现更稳定。优化过程中可以引入自适应策略处理多阈值分割问题，或结合空间信息提升抗噪性能。