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一种改进的Otsu阈值分割算法 总被引:3,自引:0,他引:3
Otsu法是一个常用的阈值分割方法.该算法是基于一维直方图来确定阈值的,因此仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且各像素量和方差基本相当的情况.针对这个不足,文中提出了一种结合邻域信息的改进Otsu算法.实验结果表明,改进算法比传统的Otsu算法有更好的分割效果. 相似文献
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Otsu法是一个常用的阈值分割方法.为了利用图像的区域信息,本文在二维Otsu法的基础上提出了曲线阈值型Otsu法,传统的二维Otsu法可以看成是该方法的一个特例.实验结果表明,对于含噪图像,它能够获得优于传统二维Otsu法的分割效果.为了减少计算量,提高分割速度,给出了一种递归算法和一种小波变换与递归算法相结合的快速算法.该递推算法只需遍历二维直方图的主对角线和一条次主对角线,与传统Otsu法的递推算法相比,搜索空间由L×L个点减少到2L-1个点. 相似文献
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在图像分割中,阈值的选取是十分重要的.提出了一种基于模糊判决的Otsu图像分割算法,通过对Otsu算法中阈值的模糊判决处理,采用重心法来求取阈值,使所求阈值更加接近实际最佳阈值,从而能更好地分割图像.实验结果表明,与当前的一维Otsu算法和二维Otsu算法相比,改进算法有着更好的图像分割效果. 相似文献
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二维Fisher线性鉴别分析的图像分割算法,考虑了图像中目标和背景之间类间方差和类内方差在类别分离中的作用,有效地克服经典Otsu阈值法当图像中目标的面积很小(直方图上表现为峰的大小相差很大或者没有明显双峰)时产生的阈值"漂移"现象,是一种有效的图像分割方法.针对二维Fisher线性鉴别分析计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值向量.实验结果表明,所提出的方法不仅能准确地分割图像,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于实时应用. 相似文献
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针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;利用类间方差最大值和梯度幅值直方图来进行高低阈值的自适应取值,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值。实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像边缘,具有较强的自适应性。 相似文献
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PCNN和Otsu理论在图像增强中的应用 总被引:11,自引:3,他引:8
提出了基于改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)与Otsu的图像增强新方法。该方法对PCNN进行了改进,而用改进后的PCNN进行图像去噪处理,继而用Otsu方法寻找最佳灰度阈值后进行图像增强。仿真实验表明,该方法滤波后信噪比(PSNR)为18.9305,而高斯滤波为5.4087;同时又能根据图像灰度性质自动选取最佳阈值,并对自适应分割后图像进行不同的灰度变换,使图像得到有效增强。仿真结果证明了该方法的有效及合理性。 相似文献
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Otsu’s method is a classic thresholding approach in image segmentation. While the two-dimensional (2D) Otsu’s method performs better than the original one in segmenting images corrupted by noise, it is sensitive to Salt&Pepper noise. In order to solve this problem, we present a robust 2D Otsu’s thresholding method in this paper. Our method builds the 2D histogram based on the image smoothed by both median and average filters, in contrast to the traditional method using averaged image only. Then the optimal threshold vector is determined with two one-dimensional searches on the two dimensions of the 2D histogram. In addition, we introduce a region post-processing step to deal with the pixels of noise and edges. Compared with the traditional 2D Otsu’s method, our method improves the robustness to Salt&Pepper noise and Gaussian noise significantly. Experimental results on both synthetic and real images validate the effectiveness of the proposed MAOTSU_2D method. 相似文献
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图像去噪和边缘检测都是目标检测中至关重要的过程。结合半软阈值法和比例萎缩法,提出了一种改进的小波局部自适应阈值图像去噪算法,给出了一种高斯小波模极大值算法进行图像边缘检测。实验证明,去噪算法优于传统的半软阈值算法,较好地保留了图像的细节信息。边缘检测算法与经典的Canny算子相比得到了更多细节信息,使图像变的更真实。 相似文献
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