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基于信息熵图像分割算法的若干改进被引量：8: 2009年; 最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。; 石殿国桂预风; 关键词：图像分割最大熵参数化加权熵

基于图论的灰度图像分割: 在图像识别技术的实现过程中，图像分割是一个重要的预处理环节，图像分割效果，直接影响着后续的分类、目标识别、图像分析、图像理解等过程的结果。针对着不同的图像特点，目前已经提出了错综复杂的图像分割算法。其中基于图论的图像分割...; 石殿国; 关键词：图像分割图论最小生成树; 文献传递

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石殿国