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在Random Walk算法中,边的权重对算法分割性能有着重要的影响,针对原算法在计算权重时仅使用相邻像素灰度值变化信息的局限性,通过引入图像局部熵,使得权重函数同时反映相邻像素灰度变化信息和图像局部灰度离散度信息,增强算法对目标内容和边界的识别能力。同时通过Fisher评价函数构造最佳分类阈值的选取法则,增强了算法的判别能力。实验表明改进后的算法对目标内容和边界的识别能力有较大提高,且对噪声具有更好的鲁棒性。