多維Otsu方法在圖像分割中的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是圖像處理、模式識(shí)別和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域中的重要課題,也是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟,在圖像工程中占有非常重要的位置。閾值圖像分割是圖像分割中的一個(gè)重要技術(shù),它的目標(biāo)是通過圖像的灰度直方圖得到一個(gè)閾值,然后根據(jù)該閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割。 最大類間方差法(簡(jiǎn)稱Otsu法)具有良好的分割性能,是常用的閾值圖像分割方法之一。該算法能自動(dòng)得到統(tǒng)計(jì)意義上的最佳分割閾值

2、,對(duì)于存在目標(biāo)類和背景類的圖像分割效果較好,且算法簡(jiǎn)單,有很強(qiáng)的自適應(yīng)能力,在灰度圖像目標(biāo)和背景的自動(dòng)分割上具有廣泛的應(yīng)用。 文章概述了圖像分割的目的和意義,圖像分割在圖像工程中的位置和圖像分割技術(shù)的研究現(xiàn)狀。介紹了圖像處理及圖像分割的理論基礎(chǔ),包括數(shù)字圖像處理的基本概念,以及圖像分割的定義、分類、評(píng)價(jià),重點(diǎn)討論了閾值分割的理論及背景,以及目前對(duì)閾值法分割的研究成果。 傳統(tǒng)Otsu法只考慮目標(biāo)類和背景類之間的方差,卻沒有

3、考慮每一類像素中包含的分類信息。本文提出了一種對(duì)Ostu法進(jìn)行改進(jìn)的閾值計(jì)算方法,將前景和背景像素類的內(nèi)聚性結(jié)合到Otsu法中,并給出了一個(gè)改進(jìn)的分類判別函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法比標(biāo)準(zhǔn)Otsu法有更好的閾值分割效果。Otsu多閾值分割方法是對(duì)Ostu方法的一個(gè)重要的推廣,并取得了公認(rèn)的成果,然而其中最優(yōu)閾值個(gè)數(shù)的確定仍然是一個(gè)需要進(jìn)一步研究的問題。本文提出一種確定最優(yōu)閾值個(gè)數(shù)的方法,并做了相關(guān)實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析。 Otsu

4、法僅僅利用圖像像素的灰度信息,而沒有充分利用像素之間的空間相關(guān)信息,在噪聲干擾等因素的影響下,灰度直方圖不一定存在明顯的波峰和波谷,因而往往會(huì)造成錯(cuò)誤分割,不能得到滿意的分割效果。為此,人們將其推廣到由灰度和鄰域平均灰度構(gòu)成的二維直方圖上,提出了二維Otsu法。但是隨著噪聲的增加,圖像的信噪比不斷降低,二維Otsu法的分割效果也在不斷下降。 近年來,又引入了鄰域中值作為第三個(gè)特征,構(gòu)造三維灰度直方圖,提出三維Otsu法,使得對(duì)于

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