用于实现灰度图像阈值分割的二维最大熵方法

资 源 简 介

用于实现灰度图像阈值分割的二维最大熵方法

详 情 说 明

二维最大熵方法是灰度图像阈值分割中一种高效且稳定的算法，尤其适用于复杂背景或低对比度的图像。该方法通过同时考虑像素灰度值及其邻域灰度分布，构建二维直方图来寻找最优分割阈值。

核心思路是将图像中每个像素的灰度值与其邻域平均灰度组成二维特征，统计两者的联合概率分布。通过最大化该分布的信息熵来确定最佳阈值，使分割后的前景和背景区域的类间差异最大化。相比于传统一维最大熵法，二维方法抗噪声能力更强，能更好保留图像细节。

实现时需要注意邻域窗口大小的选择，通常3×3或5×5窗口能平衡计算效率和局部特征保留。算法虽然计算量稍大，但分割效果显著优于基于直方图峰谷的方法，特别适用于医学影像、遥感图像等专业场景。