基于超广延熵的灰度图像阈值分割方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器视觉中的图像分割领域，具体是指一种基于超广延熵测度实现对工业流水线或生活实践中灰度图像快速、准确分割的阈值分割方法。
技术介绍
图像分割是图像处理中最为基本，但又是最为困难和最具挑战性的问题之一。图像分割的目的是把图像分成互不重叠的多个区域，各区域内部目标同质，从而为实现图像的后续处理奠定基础。因图像成像过程中受多种因素影响，其复杂性也致使用于分割的方法不能普适于不同的分割任务，因此研究新的方法用于实践中的特定分割任务也成为研究人员在图像处理工作中必须努力的方向之一。在工业环境中，特别是在工业流水线上，对图像处理任务的完成一般需要较高的实时性，因此在多种图像分割技术中，有着很高实时性能、而且也具有较高分割精确性的直方图阈值分割技术成为图像分割领域中相当流行的技术之一。基于信息论中熵概念的方法是图像阈值化技术中得到最为广泛应用的阈值化方法之一。因熵方法有着坚实的物理学背景，且在图像分割中也有着很高的效能故其得到了研究人员和工业实践的极度青睐，因此基于熵概念的方法或改进方案在研究或应用中纷呈叠出。最为经典的熵方法有Kapur等人基于Shannon熵...
【技术保护点】
一种基于超广延熵测度的灰度图像直方图阈值分割方法，其特征在于操作步骤如下：（1）设置超广延熵测度的熵指数q,r的值，这里q,r>0且q,r≠1；（2）读取待分割的灰度图像，并将其存入一个大小为M×N的二维图像数组I中；（3）遍历图像数组I，计算得到图像最大灰度级L‑1及灰度级集合G={0,1,…,L‑1}，通过公式hi=ni/(M×N)计算得到归一化的灰度直方图H（H={h0,h1,…,hL‑1}），这里ni表示待分割图像内灰度级为i的像素数，L‑1表示图像内最大灰度级数，对于8位数字图像而言L=256；（4）假定t为分割阈值，t将图像像素分为归属于两个不同类的灰度级...
【技术特征摘要】
1.一种基于超广延熵测度的灰度图像直方图阈值分割方法，其特征在于操作步骤如下：（1）设置超广延熵测度的熵指数q,r的值，这里q,r>0且q,r≠1；（...
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