基于Tsallis相对熵的图像分割阈值选择方法

简介：
本文提出了一种新颖的图像分割技术，采用Tsallis相对熵作为评价指标，旨在优化图像中的阈值选取过程，从而实现更精确、高效的图像分割效果。该方法结合了信息理论与非extensive统计物理学原理，为复杂背景下的目标识别和边缘检测提供了有效解决方案。 在工业实践中，成像环境恶劣且难以控制，导致图像复杂。对这种条件下进行图像分割具有挑战性。为解决这一问题，本段落结合Tsallis相对熵及高斯分布提出了一种新的图像阈值分割方法。该方法利用高斯分布拟合分割后图像的直方图，并将Tsallis相对熵作为衡量分割前后图像信息损失的标准工具。在实施图像分割时，通过最小化自定义准则函数来确定最佳的分割阈值，在整个灰度级范围内进行优化。最终，本段落的方法与现有方法在工业无损检测及合成孔径雷达图像的分割实验中进行了对比测试。 结果显示，该新方法不仅具有良好的视觉效果和较高的分割精度，而且计算误差小、耗时较少。因此，这种方法具备较好的应用推广价值和发展前景。