反正切熵（Arctangent entropy）：2022.7月最新SCI论文

反正切熵（Arctangent entropy）：2022.7月最新SCI论文

SCI论文题目：Arctangent entropy: a new fast threshold segmentation entropy
for light colored character image on semiconductor chip surface[J]

反正切熵，又称 建勋熵（Jianxun entropy），是2022年7月东南大学在读2020级博士生 刘建勋提出的一种新的信息熵。

反正切熵是受到Tsallis entropy的启发，通过反正切函数，重建了一种新的信息熵。论文摘要中说的很清楚，与Tsallis entropy, Kapur entropy, Renyi entropy, Minimum error threshold (MET) and Iterative threshold (IT)相比，反正切熵的CPU计算时间最短，计算时间缩小数倍，同时对于浅色字符图像的分割效果最好，最稳定。

论文题目及摘要：

论文引用方式：

Jianxun Liu ,Jinfei Shi,Fei Hao,Min Dai,Zhisheng Zhang.Arctangent entropy: a new fast threshold segmentation entropy for light colored character image on semiconductor chip surface[J].Pattern Analysis and Applications.2022.https://doi.org/10.1007/s10044-022-01079-y.

欢迎各位信息熵研究的研究员、学者、读者、研究生等等讨论，应用，引用反正切熵理论进行研究。

对于浅色半导体字符的分割效果展示：

与他4种算法的分割效果对比。由于数据比较多。建议下载原文。

下载链接如下

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