最大模糊熵阈值法的快速算法  

Fast Algorithm for Maximum Fuzzy Entropy Thresholding Method

作　　者：雷博[1] 兰蓉[1] 范九伦[1] 

机构地区：[1]西安邮电学院通信与信息工程学院,西安710061

出　　处：《模式识别与人工智能》2010年第6期867-873,共7页Pattern Recognition and Artificial Intelligence

基　　金：国家自然科学基金项目(No.60572133);陕西省教育厅专项科研计划项目(No.09JK721)资助

摘　　要：针对最大模糊熵图像阈值分割算法计算量太大的问题,文中在分析S型隶属函数特点和模糊熵性质的基础上,提出一种最大模糊熵阈值法的快速算法.该算法将最大模糊熵阈值分割算法的时间复杂度由O(L4)降到O(L3),同时避免优化算法易于陷入局部极值的缺陷.该快速算法可在提高算法速度的同时保证最大模糊熵阈值法的分割性能.Aiming at the large computation of the maximum fuzzy entropy thresholding method,a fast algorithm for the maximum fuzzy entropy thresholding method is presented.It is based on the analysis of the character of the S-type function and the properties of the fuzzy entropy.The fast algorithm reduces the time complexity from O（L4） to O（L3）.Meanwhile,the fast algorithm avoids the defaults of reaching the local extrema by the optimization methods.Therefore,the fast algorithm raises the speed and maintains the segmentation performance of the maximum fuzzy entropy thresholding method.

关 键 词：图像分割 模糊熵 快速算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]