模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (6): 958-971    DOI:
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图像分割的熵方法综述
曹建农
长安大学地球科学与资源学院西安710054
Review on Image Segmentation Based on Entropy
CAO Jian-Nong
School of Earth Science and Resourses,Changan University,Xian 710054

全文: PDF (1331 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 对图像分割的熵方法进行较全面地分析和综述,其中包括一维最大熵、最小交叉熵、最大交叉熵图像分割方法等。对Shannon熵、Tsallis熵及Renyi熵之间的关系等进行分析与评述。对二维(高维)熵及空间熵等进行分析与评述。最后指出一维熵与其它理论的有机结合、高维熵模型的计算效率等未来研究方向。
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曹建农
关键词 图像分割交叉熵二维(高维)熵空间熵玻耳兹曼熵    
Abstract:The image segmentation based on entropy is analyzed and reviewed including one-dimensional maximum entropy, minimum cross entropy, maximum cross entropy and so on.The relations of Shannon entropy, Tsallis entropy and Renyi entropy are analyzed and commented, and the performance of two dimensional (high dimension) entropy and spatial entropy is also appraised. In conclusion, it points out the future research direction, such as the computational efficiency of the high-dimensional entropy model and one-dimensional entropy and other theories integrated.
Key wordsImage Segmentation    Cross Entropy    Two Dimensional (High Dimentional) Entropy    Spatial Entropy    Boltzmann Entropy   
收稿日期: 2011-10-13     
ZTFLH: P237  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.40971217)
作者简介: 曹建农,男,1963年生,博士后,教授,主要研究方向为遥感、图像分析、地理信息系统。E-mail:caojiannong@126。com。
引用本文:   
曹建农. 图像分割的熵方法综述[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(6): 958-971. CAO Jian-Nong. Review on Image Segmentation Based on Entropy. , 2012, 25(6): 958-971.
链接本文:  
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