融合非局部空间灰度信息的三维Otsu法

为了提高最大类间方差阈值分割法(Otsu)对于图像噪声的鲁棒性,提出融合非局部空间灰度信息的三维Otsu法。该方法利用图像像素的灰度信息、邻域中值灰度信息和非局部空间灰度信息进行直方图统计,构建新颖的三维直方图,采用最大类间方差作为阈值选取准则。实验结果表明新方法对于噪声的鲁棒性要优于原始三维Otsu法,能够获得更加令人满意的分割结果。

融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu法

为了克服图像噪声对二维Otsu阈值分割方法性能的影响,采用图像像素的灰度和非局部空间灰度特征构造新的二维直方图,其中像素的非局部空间灰度特征是通过对与当前像素具有相似邻域结构的像素灰度加权平均得到的。将此直方图引入到快速二维Otsu阈值分割方法中,可得融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu阈值分割法.实验结果表明改进算法对图像噪声具有一定的鲁棒性,在含噪图像上的分割结果比较理想。