三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法

针对三维Otsu阈值分割算法中因区域误分而产生的抗噪性差这一问题,提出了一种三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法.该方法首先在详细分析三维直方图中噪声点分布的基础上,通过重建三维直方图,减弱了噪声干扰;然后将三维直方图区域划分由八分法改为二分法,使得阈值搜索的空间维度从三维降低到一维,减少了处理时间和存储空间.本文最后给出了算法的分割结果和运行时间,并与三维Otsu方法、二维分解法和二维斜分法进行对比.实验结果表明,本文算法的抗噪性更强,且分割效果更为理想,同时时间复杂度也远低于三维Otsu法.

基于立体视觉系统的手势分割算法研究

手势分割是保障人机交互过程得以准确高效实现的重要步骤之一,但在分割的过程中,常常会受到类肤色背景等因素的外在干扰,使得分割操作出现欠分割的情况。针对此问题,采用OptiTrackTMDPC640/30立体视觉系统,引入深度图像来指导分割,并针对原有的三维OTSU算法在进行分割时存有大量冗杂的运算,计算量过大的问题,简化其主函数的运算,即对其主变量w_0和w_1进行递推处理,使得每次计算离散度矩阵的迹时无需从起始位置开始,只需从上一次递推初始处开始即可,有效地减少了三重循环的次数。实验结果表明,该算法比基于YCr Cb颜色空间分割和Grabcut分割法在处理有类肤色背景干扰时更为有效,且与原有的OTSU算法相比,算法执行效率得以提高。