基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割

阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛。阈值选取是阈值分割的关键。最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L_2范数)。与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L_1范数)及最小类内最大差(基于L_∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式。文中给出了实验结果,并进行了分析与比较。结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法。