공룡 알껍질 화석 CT 이미지에서 많은 수의 목표와 배경 분리 요구와 전통적인 추출 방법의 번거로움, 정확도 부족 및 많은 인력 참여 필요성, 완전 자동화 불가능 등의 문제점을 해결하기 위해 정보 엔트로피 기반 CT 이미지 목표 자동 분리 추출 방법을 제안하였다. 먼저 수동으로 샘플 정보 엔트로피 매개변수를 학습하여 이를 대량 CT 이미지 자동 분리 파라미터로 사용하였고, 이후 그레이스케일 이미지 밝기 히스토그램에 따라 분할 임계값을 결정하였다; 그 다음 정보 엔트로피 알고리즘을 기반으로 자동 분리를 수행하고, 마지막으로 분할 임계값과 정보 엔트로피 값에 따라 목표 영역의 최종 분리 및 추출을 실현하였다. 본 방법은 우수한 분리 추출 효과를 얻었으며, 분할 임계값 범위는 66~188, 정보 엔트로피 값 범위는 0.43~0.65였다. 3,329장의 16비트 공룡 알껍질 원본 CT 슬라이스 이미지 샘플 데이터를 기반으로 한 평가 실험 결과, 제안된 방법은 많은 양의 CT 이미지에 대해 매우 높은 효율성(98.89%)을 보였으며, 목표 방해석을 올바르게 추출하면서 비교적 완전한 목표 및 가장자리 세부 정보를 유지하여 분리 처리의 정확도와 신속성이 우수하였다.

CT 이미지; 공룡 알껍질 화석; 정보 엔트로피; 분할 임계값; 자동 분리 추출