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针对三维Otsu图像分割算法运算量大和图像细节分割不够准确的问题,提出一种改进的三维Otsu图像分割算法。该算法基于灰度-邻域平均灰度-梯度的新的三维特征模型,构建三维直方图;将三维Otsu分解为三个一维Otsu;在同时考虑类间距离和类内距离的基础上,提出一种新的最大散度差准则。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快900倍左右。 相似文献
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冯芝丽 《网络安全技术与应用》2013,(8):50-51
二维Otsu图像分割算法将类间离散度矩阵的迹作为阈值识别函数,计算复杂度高且易导致分割错误,为此对二维Otsu算法进行改进,设计一种新的阈值识别函数.通过对比试验验证改进算法的有效性. 相似文献
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改进的快速Otsu自适应分割算法及其应用* 总被引:3,自引:0,他引:3
对Otsu算法因灰度直方图峰值不明显导致分割效果差提出了改进,根据分割目标背景信息的先验值对类内灰度值进行调整,通过迭代计算,使类间方差最大化,从而自动确定阈值,并应用于虹膜图像分割。实验结果表明,该算法对虹膜图像分割效果好,运算速度快,具有一定的鲁棒性和自适应性,可用于虹膜图像的实时分割。 相似文献
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Otsu是图像处理领域一种常见的图像分割方法.为了解决传统的三维Otsu法时间复杂度高、抗噪性低等缺点,提出了利用直方图投影技术和直方图分解技术对三维直方图降维,将其拆分成一个一维直方图和一个二维直方图,分别用一维Otsu法和二维曲线型Otsu法求阈值,再用获得的阈值确定图像点的归类.实验对比结果表明:该方法分割效果较好,运行时间短,能满足实时性的要求. 相似文献
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为了提高二维阈值分割法处理速度, 提出了二维Otsu法的快速实现方法。基于二维随机变量的边缘概率分布, 将二维最佳阈值(s*, t*)的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解; 同时为了改善原算法的分割效果, 引入类内方差的定义, 提出了新的最佳阈值判别式。实验结果表明, 本方法不仅保留了原二维阈值法抗噪性强的特点, 其时间复杂度由O(L4)降为O(L), 空间复杂度由S(L2)降为S(L), 且分割错误率低于原二维Otsu法。该方法适合处理高斯噪声图像的快速阈值分割问题。 相似文献
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基于梯度熵的Otsu图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
当目标和背景的类内方差差距较大时,传统图像分割算法Otsu会将类内方差较大的类中部分像素划分到类内方差较小的类,造成错误分割,针对这种情况,提出一种基于梯度熵的O tsu算法。利用梯度值分析求出目标和背景的分界点;针对目标和背景分别进行有选择性的线性拉伸,使目标和背景满足类内方差差距小的条件;对处理后的图像采用Otsu算法进行分割。实验结果表明,该算法能有效避免传统Otsu阈值偏向方差大的一类的情况发生,从客观和主观角度进行图像分割质量评价,效果良好。 相似文献
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传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统二维Otsu算法相比,狼群优化算法降低了分割时间并提高了图像分割精度。 相似文献
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经典的2维Otsu算法在对图像进行分割时能不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但有着计算复杂度过高和实时性较差的缺点。针对这一问题,提出一种将粒子群算法应用于Otsu图像分割以提高分割速度的方法。实验结果表明,该方法不仅能获得较好的分割效果,而且极大地降低分割时间,能够适应实时性应用的要求。 相似文献
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为提高传统二维Otsu法的分割精度,尤其是对图像中小目标的分割精度,提出具体的改进方法:在传统二维Otsu法的基础上,对二维灰度直方图进行坐标变换,并将传统计算公式进行调整,改进阈值分割方法。实验结果表明,改进的阈值分割方法与传统算法相比较,提高了识别能力和分割效率。 相似文献