发布时间：2018年04月10日 21:15:09分享人:怀抱清风来源:互联网2
二维最大熵阈值分割算法
若一幅图像的灰度级数为L，总的象素点数为N（m×n），设fi，j为图像中点灰度为i及其区域灰度均值为j的象素点数，pi，j为点灰度－区域灰度均值对（i，j）发生的概率，即：pi，j＝fi，j／N，其中N（m×n）为图像的总象素数，则｛pi，j，i，j＝1，2，…，L｝是该图像关于点灰度－区域灰度均值的二维直方图。
图1为二维直方图的xoy平面图。沿对角线分布的A区和B区分别代表目标和背景，远离对角线的C区和D区代表边界和噪声，所以应该在A区和B区上利用点灰度－区域灰度均值二维最大熵法确定最佳阈值，可使真正代表目标和背景的信息量最大。于是，定义离散二维熵为：
3 二维最大熵阈值分割递推算法
在上述二维阈值化方法中，对于每个（s，t）对，都要从头开始计算PA（s，t）和HA（s，t），运算过程是一个4重循环，计算复杂性为 ，计算比较耗时。实际应用中，为了提高运算速度，减少重复计算，必须对二维最大熵进行进一步优化。
对于一个固定的s，当t取1-L时，计算Φ（s，t）已经不存在重复计算，但同样s也要从1取到L，这样
这样通过优化，该递推算法可将计算的复杂性减至O（L2），大大减少了计算的复杂性，提高了计算速度。具体算法实现如下：
（1）计算原始图像中各个象素点的灰度值以及各个象素点的4邻域平均灰度值，并计算统计灰度信息P［i］［j］；
（2）相关计算
（3）求出最佳阈值（s＊，t＊），分割图像。
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