發(fā)布時(shí)間：2017-12-19 13:13

  本文關(guān)鍵詞：一種基于熵和聚類理論的圖像閾值分割算法　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2016年07期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： Otsu算法 Kapur算法 穩(wěn)定性 自適應(yīng)性

【摘要】：為了解決傳統(tǒng)的Otsu法均分像素點(diǎn)的缺點(diǎn)以及Kapur法易受干擾的不穩(wěn)定性,分析了這兩種算法理論上的聯(lián)系并結(jié)合它們的各自優(yōu)勢,提出一種新的算法,實(shí)現(xiàn)兩者在圖像閾值選取上的一種均衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法對(duì)圖像直方圖不具有明顯雙峰、目標(biāo)像素點(diǎn)占比很小、圖片存在干擾信息源等情況均能得到理想的分割效果。該算法可用于更大范圍的圖像分割處理,并且展現(xiàn)了更強(qiáng)的穩(wěn)定性和自適應(yīng)性。
【作者單位】： 華僑大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11005041) 福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015J01016) 福建省高校杰出青年科研人才培育計(jì)劃資助項(xiàng)目(JA12001) 福建省高校新世紀(jì)優(yōu)秀人才計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014FJ-NCET-ZR04) 華僑大學(xué)中青年教師科研提升資助計(jì)劃項(xiàng)目(ZQN-PY114)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 在圖像的閾值分割算法中,基于灰度直方圖的熵閾值法(也稱為Kapur法)[1]和基于灰度聚類的Otsu法[2]是兩種不同的經(jīng)典思想。近年來,以它們?yōu)榛A(chǔ)已發(fā)展出多種豐富的算法且在各種類型的圖像分割中取得了成功[3]。Kapur算法是假定目標(biāo)和背景來自兩個(gè)不同的信源,針對(duì)圖像的灰度直方

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 郭春秋,歐陽松;一種快速、準(zhǔn)確的圖像閾值分割新方法[J];湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2004年01期

2 陳俊,李紅;利用模擬退火遺傳算法實(shí)現(xiàn)圖像閾值分割[J];應(yīng)用數(shù)學(xué);2005年S1期

3 張t，

本文編號(hào)：1308086