文件名称：论文研究-最大模糊互信息用于图像分割.pdf
文件大小：1.01MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 06:41:00
论文研究
为了更好地选取图像阈值，将最大模糊熵（MFE）准则与最大互信息（MMI）准则结合，提出最大模糊互信息（MFMI）准则。同时为了有效确定最佳分割类数，提出根据模糊互信息差（dFMI）来判别的准则。综合上述的两点改进，提出一种新的多阈值分割算法——最大模糊互信息量分割算法（MFMI）。对合成图像、无损检测图像、标准测试图像进行仿真，同时对比结合前的MFE与MMI，经典的阈值分割法如OTSU和MET，以及流行的模糊C均值算法（FCM），可以发现MFMI误判率最小，代价是运行时间较长。综上，MFMI是一个有效的图像分割方法。