二维直方图最大熵阈值法的图像分割算法

资 源 简 介

二维直方图最大熵阈值法的图像分割算法

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的重要预处理步骤，而基于二维直方图的最大熵阈值法是一种有效的自动阈值选择方法。该方法不仅考虑了像素的灰度信息，还结合了像素邻域的灰度分布特征。

该算法首先构建二维直方图，其中一维是像素本身的灰度值，另一维是其邻域的平均灰度值。这种表示方式能更好地反映图像的结构信息。然后通过计算二维直方图的最大熵来确定最佳分割阈值。

最大熵原理认为，最佳阈值应该使得分割后的两部分信息量最大。算法会遍历所有可能的阈值组合，计算对应的熵值，最终选取使总熵最大的阈值作为分割点。这种方法相比一维方法对噪声更鲁棒，能获得更准确的分割结果。

在实际应用中，可以通过优化计算过程来提高效率。例如使用递推公式计算熵值，避免重复计算。该方法适用于医学图像、遥感图像等多种场景，特别在目标与背景灰度分布有重叠时表现优异。