二维最大熵阈值分割法

资 源 简 介

二维最大熵阈值分割法

详 情 说 明

二维最大熵阈值分割法是一种基于图像信息论的分割方法，它通过考虑像素灰度值及其邻域特性来提升分割效果。传统的一维最大熵仅分析单个像素的灰度分布，而二维方法将像素灰度与邻域均值（或梯度）构成二维直方图，从而更有效地抑制噪声干扰。

其核心思想是寻找一个阈值组合(s,t)，使目标类和背景类的二维联合熵最大化。具体实现通常会构建一个灰度-邻域均值坐标空间，通过遍历可能的阈值对来计算各类熵值。由于同时考察了局部空间信息，该方法对光照不均或含有噪声的图像具有更好的鲁棒性。

相较于一维方法，二维最大熵虽然计算复杂度较高，但在医学影像、工业检测等需要精确分割的场景中表现突出，能有效保留弱边缘并避免过度分割。实际应用中常结合遗传算法等优化策略加速阈值搜索过程。