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Two-Dimensional Tsallis Symmetric Cross Entropy Image Threshold Segmentation

机译:二维TSAllis对称交叉熵图像阈值分割

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摘要

This paper proposed a new two-dimensional Tsallis symmetric cross entropy image threshold Segmentation method. First, the two-dimensional Tsallis symmetric cross entropy is given, and then a fast recursive algorithm is used to search the optimal threshold vector. The algorithms do not ignore the pixel points which fall on the region away from the diagonal in the histogram. So it can obtain a better result when it segments an actual image especially for the image which has more edge points and noise points. In addition, this recursive algorithm reduces the computational complexity, greatly improved the efficient. The experimental results show that, the method in this paper has better performance on both effect and speed.
机译:本文提出了一种新的二维Tsallis对称跨熵图像阈值分割方法。 首先,给出二维TSAllis对称交叉熵,然后使用快速递归算法来搜索最佳阈值向量。 算法不会忽略落在区域远离直方图中的对角线上的像素点。 因此,当它段的实际图像特别是对于具有更多边缘点和噪声点的图像时,它可以获得更好的结果。 此外,这种递归算法降低了计算复杂性,大大提高了高效。 实验结果表明,本文中的方法在效果和速度方面具有更好的性能。

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