王盼我

【摘 要】基于熵的图像分割方法的本质就是借助熵对于一件事物的信息量的数理不同性测度的能力，来构造出不同的熵函数用来辅助确定出最优度量或者是最优控制来实现图像分割。在图像分割算法中，优化评价的能力是用熵的特性来表现的，此课题就是用基于熵的方法完成图像分割，并对处理结果分析研究。

【关键词】熵；图像分割；算法

中图分类号： TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）08-0112-002

Research on Image Segmentation Algorithms Based on Entropy

WANG Pan-wo

（Tianjin 712 Communication Broadcasting Co.，Ltd.，Tianjin 300462，China）

【Abstract】The essence of entropy method of image segmentation based on is to make use of entropy for one thing， the amount of information of mathematical sex measure ability， to construct a different entropy function used to assist in the determination of the optimal measurement or optimal control to achieve image segmentation. In the image segmentation， the ability of optimizing the evaluation is represented by entropy， and the problem is to accomplish the image segmentation using entropy based method， and to analyze the results.

【Key words】Entropy；Image segmentation；Algorithms

0 引言

图像分割算法一直以来都受到了广泛的关注，直到今天已经先后提出了上千种的方法。可是由于整体比较繁琐，所以一直都没有统一的分割理论，现在普遍给出的分割算法基本上都是应对具体种类的图像的，一直也没有能适用于所有图像的图像分割算法。本文研究的是基于熵的图像分割，深入学习基于熵的图像分割算法的理论基础。主要进行基于熵的图像分割算法及其的应用研究，对于现有的基于熵的图像分割算法进行深入研究的基础上，结合了传统算法，实现一种性能较好的基于熵的图像分割算法，并将其应用于具体的图像，实现图像分割。

1 基于熵的图像分割算法

在图像处理当中熵是特点的一种统计的方法，可以用熵来表现目标图像中信息的多少。一维熵是用来表现目标图像中灰度的分布的特点的。第一个被人们提出的是最大熵，他是用来预算在某些特殊的条件下的不清楚的概率的多少的。这些特殊的条件是用来限制解决问题的方案在和得出的数据一样的范围里。……