最大模糊互信息用于图像分割

摘要

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.