基于均值—梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值算法_论文


I N 10- 04 SS   0 9 3 4   E m i ky@ cc ee  - al fj cc. t n : n. ht:w w d z. t n t / w .n s e.   p/ n e T l 8 — 5 - 6 0 6  5 9 9 4 e: 6 5   5 9 9 3 + 1 60 6  C m ue nweg n ehooy电 脑 知识 与技术  o p tr o ldeadTc nl K g Vo., .6 J n   01 , P4 3 — 5   16No 1 , u e2 0 P .5 8 4 41 基于均值一 梯度共生矩阵模型 的最大熵 多阈值算法  王 挥’ 子良 任 .   ’ 平 (. 1内蒙 古机 电 职业 技 术 学 院 , 内蒙 古 呼和 浩 特 ( 0 7 ;. ) 0 0 2内蒙 r 范 大学 , 1  师 内蒙 1呼 和 浩 特 0 0 2 ) 10 2  摘要 : 解 决噪 声 显微 细胞 图像 的 多阂值 分割 问题 , 文提 出基 于均值 和 梯 度 共 生 矩 阵 模 型 的 最 大 熵 多 阂值 算 法 。选 用 象素 点 的 邻  为 该 域灰 度 均 值 和梯 度 值 构 成 二 维 灰度 直方 图 、因为 对 象 素点 取 均 值 可 以 平 滑 噪 声 , 取梯 度 值 可 以锐 化 边 缘 , 以该 算 法 能够 改 善 图像  所 的分 割 质 量 。 考虑 显 微 细 胞 图像 多阎值 分 割 的要 求 , 算法 对 二 维灰 度 直 方 图采 用改 进 的 区域 划 分 方 式 。 通 过 优 化 传 统 的 求 熵算  该 法 , 减 少运 算 时 间 。 之 更加 适 合 于擅 长 矩 阵运 算的 MA L B 编 程 语 言 , 而提 高 运 算速 度  实验 证 明 , 算 法去 除 了噪 声 干 扰 , 来 使 TA 从 该   实现 了显微 细胞 图像 的 多阈值 分割 , 算速 度 较 快  运 关 键 词 : 维 熵 ; 阈值 分 割 ; 值 二 多 均 梯 度 共 生 矩 阵 ; 微 细 胞 图像  显 中图 分 类 号 : P 1   T 31 文献标识码:  A 文 章 编 号 :0 9 3 4 (0 01 ~ 5 8 0   1 0 - 0 42 1 ) 6 4 3 — 4 M arx ti  M u t t r s o d Al o h Ba e   n M a i u En r p    h   e n Va u - a i n   li h e h l   g  ̄t m  s d o   xm m  t o y Oft e M a   l e Gr d e tC  - WA   n h i PNG Z ~i f NG Ke— u  I   iln   , a (. n rM o g l   c nclColg   fM eh nc  n   lcr s Ho h t0 0 7 ,Chn ;2In rM o g l  r lUnv rt,Ho h t 1I e  n oi Teh ia  l eo   c a isa d Eeti , h o  1 0 0 n a e c ia . e  n oi No ma n a   iesy i h o  0 0 2 Chn ) 1 2 , ia 0   Ab ta t n t e p p r h   l —tr s od s g l li g ag r h o   p l td

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