Tsallis熵的参数在图像阈值分割中的应用

宋亚玲; 欧聪杰

doi:10.13873/J.1000-9787(2015)11-0147-03

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Tsallis熵的参数在图像阈值分割中的应用

应用技术 | 更新时间：2025-09-11

- Tsallis熵的参数在图像阈值分割中的应用
- Application of parameter of Tsallis entropy in image threshold segmentation
- 传感器与微系统 2015年34卷第11期页码：147-149
- 作者机构：
  
  华侨大学信息科学与工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（11005041）;福建省自然科学基金资助项目（2015J01016）;福建省高校杰出青年科研人才培育计划资助项目（JA12001）;福建省高校新世纪优秀人才计划资助项目（2014FJ—NCET—ZR04）;华侨大学中青年教师科研提升计划资助项目（ZQN—PY114）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2015)11-0147-03
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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[1]宋亚玲,欧聪杰.Tsallis熵的参数在图像阈值分割中的应用[J].传感器与微系统,2015,34(11):147-149.

SONG Ya-ling, OU Cong-jie. Application of parameter of Tsallis entropy in image threshold segmentation[J]. 2015, 34(11): 147-149.
[1]宋亚玲,欧聪杰.Tsallis熵的参数在图像阈值分割中的应用[J].传感器与微系统,2015,34(11):147-149. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2015)11-0147-03.

SONG Ya-ling, OU Cong-jie. Application of parameter of Tsallis entropy in image threshold segmentation[J]. 2015, 34(11): 147-149. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2015)11-0147-03.

摘要

Tsallis熵引入非广延参数q

用于描述集合元素间的长程关联

在图像分割中有着广泛应用。从数学原理与实证两方面分析了q参数的作用

并确定了它的合理取值范围。对于目标和背景之间不存在明显关联的图片

用两个具有不同q参数的Tsallis熵分别描述目标集合与背景集合

提出一种新的双q值算法

选择合适的q值确定这两个集合各自的像素灰度关联强度。通过对一系列红外图片的阈值分割

验证了该算法的有效性。

Abstract

Nonextensive parameter q is introduced by Tsallis entropy to illustrate long-range correlation between elements of set

and it is widely used in image segmentation. Function of parameter q is analyzed by mathematical principles as well as practical demonstrations

and reasonable range of q is then determined. For images that have no obvious correlations between target and background

two Tsallis entropies with different q parameters are adopted to describe sets of target and background

seperately

a new double q value algorithm is proposed to determine gray-level correlations intensity of pixels within these two sets is described by tuning the q value. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by threshold segmentation of a series of infrared images.

关键词

Keywords

references

蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取 [J]. 吴一全,王凯,曹鹏祥. 智能系统学报 . 2015(01)

融合量子克隆进化与二维Tsallis熵的医学图像分割算法 [J]. 李积英,党建武,王阳萍. 计算机辅助设计与图形学学报 . 2014(03)

最大倒数熵/倒数灰度熵多阈值选取 [J]. 吴一全,殷骏,毕硕本. 信号处理 . 2013(02)

A Multilevel Color Image Thresholding Scheme based on Minimum Cross Entropy and Differential Evolution [J] . Soham Sarkar,Swagatam Das,Sheli Sinha Chaudhuri. Pattern Recognition Letters . 2014

Tsallis entropy and the long-range correlation in image thresholding [J] . Qianqian Lin,Congjie Ou. Signal Processing . 2012 (12)

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Possible generalization of Boltzmann-Gibbs statistics [J] . Constantino Tsallis. Journal of Statistical Physics . 1988 (1-2)

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