凸多项式模糊熵图像阈值法在颗粒图像分割中的应用

"基于凸多项式模糊熵的图像阈值方法" 本文提出了一种创新的图像阈值技术，它利用凸多项式替代传统的香农函数，以改进模糊熵的计算，进而实现更精确的图像分割。这种方法的核心在于，通过引入凸多项式，能够更好地适应图像的模糊特性，提高分割效果。 在传统的图像处理中，香农函数常被用于计算信息熵，以评估图像的灰度级分布。然而，对于具有复杂或模糊边界的图像，香农函数可能无法充分表达图像的不确定性。因此，文章作者王建军、刘文江等人提出使用凸多项式作为模糊熵的新基础，这种函数能够在不同的灰度级别上更好地捕捉图像的模糊信息。 模糊熵是一种衡量图像模糊区域不确定性的指标，它结合了模糊集合的理论。通过引入凸多项式，新的模糊熵公式可以更准确地反映图像的局部特征，特别是对于颗粒图像等具有复杂结构的图像，能更好地识别和分割颗粒边界。 文章以颗粒图像为例，展示了该方法的应用和有效性。实验结果表明，基于凸多项式模糊熵的阈值方法在颗粒图像分割中表现出色，能够更准确地分割出颗粒，提高图像处理的精度。这种方法的优势在于其能够自适应地处理不同类型的图像，无需像某些迭代算法那样需要预设特定的参数，从而降低了对用户输入的依赖。 此外，文章还讨论了模糊隶属函数在图像处理中的作用，它是模糊集合理论中的关键组成部分，用于定义像素点属于某一类别的程度。在新方法中，模糊隶属函数与凸多项式模糊熵相结合，能够更灵活地刻画像素点的归属关系，增强了图像分析的鲁棒性。 基于凸多项式模糊熵的图像阈值方法提供了一种新的图像分割策略，尤其适用于处理具有复杂结构和模糊边缘的图像。这一方法不仅提高了分割的准确性，而且简化了处理流程，减少了对人工干预的需求，对于图像处理领域，尤其是软测量技术和颗粒图像分析，具有重要的理论和实践价值。