一种基于Tsallis相对熵的图像分割阈值选取方法

在工业实践中,成像环境恶劣且难以控制,导致图像复杂。对复杂成像条件下的图像实施分割并不容易,针对这一问题,结合Tsallis相对熵及高斯分布提出一种新的图像阈值分割方法。该方法运用高斯分布拟合分割后图像直方图分布信息,将Tsallis相对熵做为分割前后图像直方图信息损失的度量工具。在对图像实施分割时,通过在图像灰度级范围内对自定义的准则函数最小化获取最佳分割阈值。最终将该方法与已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对比。结果表明,该方法获得的结果视觉效果好、分割精度高、误差小而且算法耗时较少,因此具有较好的应用推广前景。