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题名基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究
被引量:6
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作者
吴昊
汪荣贵
方帅
杨万挺
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机构
合肥师范学院计算机科学与技术系
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《工程图学学报》
CSCD
北大核心
2011年第1期67-75,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60705015)
安徽省自然科学基金资助项目(070412054)
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文摘
针对现有二维Otsu图像分割算法未考虑到目标和背景这二类像素自身的内聚性,提出一种新的自适应二维Otsu算法。该算法通过待分割图像的二维直方图,分别统计类内的绝对差、类间总体离差以反映类内、类间的离散度,从而构造出新阈值判别函数。通过一种改进的遗传算法优化二维阈值判别函数,自动得到较理想的分割阈值。实验结果表明,与其它阈值判别函数相比,通过优化新的阈值判别函数得到的二维阈值,具有了较好的分割效果,能够更好地保留了目标物的轮廓,而且计算量小。
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关键词
图像分割
二维OTSU法
阈值判别函数
类内最小差
类间最大差
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Keywords
image segmentation
two-dimensional Otsu algorithm
threshold recognition function
minimum within-cluster difference
maximum between-cluster difference
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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