一维Renyi熵阈值法中参数的自适应选取

摘要

一维Renyi熵阈值分割法足一种全局阈值选取方法，由于Renyi熵是一种含参数的广义信息熵，如何选取合适的参数α是一个需要解决的问题。本文基于一种图像分割质量评价指标---均匀性测度，利用Particle Swarm Oplimization(PSO)优化搜索方法，挺出了一种选取参数α的自适应方法。获得的结论足：一般情况下，可在(0，内搜索最优的α值：当需要更好的分割效果时,可是(0．10)范围内搜索最优的α值。