Tsallis entropi är en generalisering av Shannon entropi och kan beskriva fysiska system med lång räckvidd interaktioner, långa minnen och fraktal-typ strukturer. I detta dokument föreslås en ny teknik för val av tröskel för bildsegmentering genom att kombinera Tsallis entropi och fuzzy c-partition. Bilden som ska segmenteras omvandlas först till suddig domän med hjälp av medlemsfunktionen. Sedan, de luddiga Tsallis entropier för objekt och bakgrund definieras. Tröskelvärdet väljs genom att hitta en lämplig parameter kombination av medlemskap funktion sådan att den totala fuzzy Tsallis entropy maximeras. För att minska den beräkningsmässiga komplexiteten används partikelsvärmoptimering (PSO) för att söka efter den optimala parameterkombinationen. Den främsta fördelen med den föreslagna metoden är att den inte bara beaktar informationen om föremål och bakgrund utan också samspelet mellan dem i förfarandet för urval av tröskelvärden. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan ge bättre segmenteringsprestanda än metoder baserade på traditionell Shannonentropi.
FTE optimering med hjälp av PSO föreslås REF för att förbättra prestandan hos Shannon Entropy.
Threshold Selection Based on Fuzzy Tsallis Entropy and Particle Swarm Optimization
{'venue': None, 'journal': 'Neuroquantology', 'mag_field_of_study': ['Physics']}