matlab代码实现最小交叉熵

资 源 简 介

matlab代码实现最小交叉熵

详 情 说 明

最小交叉熵阈值分割是一种基于信息论的图像分割方法，它通过最小化前景和背景区域之间的交叉熵来确定最优阈值。与最大熵法和OTSU法类似，这类方法适用于灰度图像的自动二值化处理。

最小交叉熵原理 该方法假设图像可被阈值分为前景和背景两部分，通过寻找使两者概率分布差异最小的阈值。交叉熵反映两个概率分布之间的差异程度，最小化该值意味着分割结果最接近真实分布。

与最大熵和OTSU的对比 最大熵法：侧重于最大化分割后两部分的信息熵总和，适合直方图双峰不明显的情况，但对噪声敏感。 OTSU法：基于类间方差最大化，计算高效且对双峰直方图效果显著，但可能过分割复杂纹理图像。 最小交叉熵：对非理想直方图更具鲁棒性，尤其当目标与背景面积差异较大时表现优于OTSU。

MATLAB实现要点 预处理：将图像转为灰度矩阵并归一化。 核心步骤：遍历所有可能阈值，分别计算前景与背景的交叉熵，选择使总交叉熵最小的阈值。 优化：可通过直方图统计加速计算，避免逐像素操作。

应用场景 适用于医学图像分割、文档二值化等需要区分目标与背景的任务。最大熵适合低对比度图像，OTSU在计算速度要求高时优先，最小交叉熵则在复杂背景下更稳定。

扩展方向可结合多阈值分割或与形态学处理联动提升效果。