基于小概率策略的Otsu图像分割方法

被引：12

作者：

范朝冬 ^{[1
,2
]}

欧阳红林 ^{[1
]}

张英杰 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 湖南大学信息科学与工程学院

来源：

电子与信息学报 | 2013年 / 35卷 / 09期

关键词：

图像分割; 阈值分割; 2维Otsu算法; 小概率事件;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

Otsu自适应阈值法是一种经典的图像阈值分割方法,在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算(或空间)复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多阈值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足,将噪声点的出现视为小概率事件,用噪声点的邻域均值代替其灰度值,将噪声点转换为目标(或背景)像素,减少了图像中的噪声点数量;继而直接采用1维Otsu法进行分割,以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明:与现有2维Otsu法相比,该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。

引用

页码：2081 / 2087

页数：7

共 11 条

[1] 二维直方图θ-划分最小误差图像阈值分割 [J].