灰度梯度映射函数改进的Otsu阈值法

针对目标与背景灰度分布不均匀的图像,基于集中于目标的图像阈值法思想,引入图像的灰度直方图信息,得到更为细致的阈值化准则。考虑图像的边缘信息,引入灰度梯度映射函数,提出了基于梯度的集中于目标的Otsu阈值法。大量经典图像阈值化结果表明,该方法在目标提取的完整性和边缘保留的清晰性方面,均表现出了更佳的效果。

基于形状测度与最大信息熵函数的阈值法

针对光照不均匀、低对比度图像目标提取不完整的问题,提出融合应用形状测度与最大信息熵函数的图像阈值法。基于形状测度建立阈值化准则函数,应用像素点灰度或均值与梯度值建立共生矩阵,并得到最大信息熵阈值函数。兼顾形状测度对图像轮廓特征的获取及最大信息熵对图像边缘保留的特性,采用乘积的形式将两种函数进行融合,作为新的阈值选取准则。应用所提出的融合方法能够获得轮廓完整且边缘清晰的分割结果。