基于Otsu理論的圖像分割算法的研究.pdf

1、圖像分割是計算機視覺的一個關鍵并且重要的步驟，對后續(xù)的任務，如圖像的分析、特征的提取、目標的識別等都起著十分重要的作用。圖像分割的目的在于將給定的圖像按照某種準則劃分成某些互相不重疊的區(qū)域，從而改變圖像的表現(xiàn)形式，將圖像的理解和分析簡單化。圖像分割方法經(jīng)過幾十年的研究發(fā)展，目前已經(jīng)涌現(xiàn)出了各式各樣的分割算法。在如此之多的分割方法當中，基于閾值的方法因為理論簡單、使用方便、實時性良好而受到了研究者們的廣泛關注。
　　本文緊緊圍繞“基

2、于Otsu理論的圖像分割”這一研究內容，從算法的計算復雜度和分割的效果這兩個角度出發(fā)，對現(xiàn)有的二維Otsu算法和三維Otsu算法進行了深入研究，提出了三個改進算法，提高了算法的計算速度并且大大的優(yōu)化了分割的效果，算法的有效性通過相關的實驗得到了驗證。本文的研究內容可以主要歸納如下：
　　（1）針對傳統(tǒng)二維Otsu算法在含噪聲較多的圖像應用中分割效果較差這一個問題，提出了一種改進的二維Otsu圖像分割算法。該算法首先利用一種改進的自

3、適應加權中值濾波對噪聲圖像進行中值濾波處理，以此消除大量噪聲對后續(xù)的干擾。然后將中值圖像的二維直方圖區(qū)域劃分用二分方法來代替原始的四分方法，將直方圖二元組用它所在的分割線與原點的垂直距離來替代，使得最佳閾值的搜索維度從二維降到了一維。這樣的做法一是大大簡化了計算，二是改正了盲從忽略某些信息的錯誤。針對多幅不同類型的圖像進行了實驗驗證，都取得了較好的分割效果，證明了該算法的可行性和有效性。
　　（2）針對三維Otsu圖像分割算法計算

4、復雜度高、運算量大的問題，提出了一種基于分解的三維Otsu圖像分割算法。算法首先利用分解的思想降低計算復雜度，把三維Otsu分解為三個一維Otsu，然后在分析一維Otsu的基礎上，定義了類間距離和類內距離，創(chuàng)建了一個新的閾值識別函數(shù)設計算法，充分考慮了類間距離和類內距離在分割中的不同作用。良好的實驗結果證明了該算法的有效性。
　?。?）針對三維Otsu算法輪廓細節(jié)分割、目標邊緣提取不夠精確的問題，將三維模型里的中值用Sobel算子