摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计算时间还没有用 到二维模糊熵算法的一半。

算法通过将二维直方图分为四部分：背哥、目标．受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标，以选取这四部分的信息熵的和最大作为闽值的选取准则。访方法有三个优点：尽可能包括背罱部分和目标部分；可以有效地提高对噪声敷据的鲁棒性；不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明，谊方法具有较好的图像分割效果。-Through two-dimensional histogram algorithm will be divided into four parts: back elder brother, target. By

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法, 但在某些时候因为两种方法获取的阈 值过高或者过低, 使得分割失效。针对此问题, 提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法。 首先, 对二维最小交叉熵公式进行转化 然后, 利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维 最大熵原则, 又满足二维最小交叉熵原则 最后, 利用二维直方图的特点推导出新型递推算法搜索最佳阈值并降低计 算复杂度。-The thresho ld ing method

对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁棒的最小误差阈值分割算法.-For the three-dimensional extension of two-dimensional minimum error method, combined with three-dimensional histogram reconstruction and dimension reduction idea of minimum error thresholding a robu