摘要: 针对二维Otsu算法因区域误分而产生的抗噪性差和计算量较大这一问题,提出了一种基于二维直方图重建的Otsu图像分割算法。该算法首先分析了原始算法中二维直方图所存在的误分和不足;然后重建二维直方图,以此来减弱噪声的干扰;最后将二维直方图区域划分由原来的四分法改为二分法,从而提高了计算速度。实验结果表明,本算法具有更强的抗噪性,分割效果也更为理想。
[1] 冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].北京:电子工业出版社,2003:460-521 [2] 姚敏.数字图像处理[M].北京:机械工业出版社,2006:243-253 [3] Otsu N.A threshold selection method from gray-level histo-grams [J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cyberne-tics,1979,9(1):62-66 [4] Farrahi Moghaddam R,Cheriet M.A multi-scale framework for adaptive binarization of degraded document images [J].Pattern Recognition,2010,43(6):2186-2198 [5] Yang Wen-zhu,Li Dao-liang,Zhu Liang,et al.A new approach for image processing in foreign fiber detection [J].Computers and Electronics in Agriculture,2009,68(1):68-77 [6] 刘健庄,栗文青.灰度图像的二维Otsu自动阈值分割法[J].自动化学报,1993,9(1):101-105 [7] 景晓军,蔡安妮,孙景鳌.一种基于二维最大类间方差的图像分割算法[J].通信学报,2001,2(4):71-76 [8] Gong J,Li L Y,Chen W N.Fast recursive algorithms for two-dimensional thresholding[J].Pattern Recognition,1998,31(3):295-300 [9] 郝颖明,朱枫.二维Otsu自适应阈值的快速算法[J].中国图像图形学报,2005,0(4):484-488 [10] 岳峰,左旺孟,王宽全.基于分解的灰度图像二维阈值选取算法[J].自动化学报,2009,359(7):1022-1027 [11] 吴一全,潘喆,吴文怡.二维直方图区域斜分阈值分割及快速递推算法[J].通信学报,2008,29(4):77-89 |
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