基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法的研究

被引：21

作者：

周云燕

杨坤涛

黄鹰

机构：

[1] 华中科技大学光电子科学与工程学院

来源：

关键词：

图像处理; 二维直方图; 图像分割; 二维Otsu阈值分割; 类内方差; 类内离散度;

D O I：

10.13245/j.hust.2007.02.031

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种改进的Otsu阈值分割方法,该算法结合了最小类内离散度与最大类间方差.类内方差越小,类的内聚性就越好,据此提出分类的类内离散测度,综合最大类间方差,定义了新的阈值识别函数.实验结果表明:该方法克服了传统Otsu阈值分割信息不完备的缺陷,具有更强的抗噪能力,分割效果明显.

引用

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