基于最小交叉熵的图像分割

资 源 简 介

基于最小交叉熵的图像分割

详 情 说 明

基于最小交叉熵的图像分割方法是一种高效的阈值分割技术，特别适用于处理质量参差不齐的图像。该方法的核心思想是通过最小化前景与背景之间的交叉熵来确定最优分割阈值。

算法原理上主要分为三个关键步骤：首先计算图像的灰度直方图统计特征，这是所有阈值分割方法的基础预处理。其次构建交叉熵目标函数，该函数量化了分割前后图像信息的差异程度。最后通过优化算法寻找使目标函数最小的阈值，这个阈值就是理论上的最佳分割点。

与传统OTSU算法相比，最小交叉熵方法具有两个显著优势：对噪声的鲁棒性更强，能有效处理光照不均匀的图像；计算复杂度较低，特别是当采用特定优化策略时，处理速度可以进一步提升。

在MATLAB实现中，通常会结合矩阵运算进行加速，这也是该算法处理速度较快的原因之一。实际应用中，可以处理包括医学影像、遥感图像在内的多种类型图像数据，且不需要复杂的参数调整。