發(fā)布時(shí)間：2018-06-27 09:35

  本文選題：計(jì)算機(jī)應(yīng)用 + 圖像分割�。� 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)閾值圖像分割算法對(duì)噪音敏感的問題,提出了一種新的基于分解的Otsu閾值分割算法。整個(gè)分割算法為一個(gè)迭代過程,在每次迭代中,該圖像首先用3D Otsu算法進(jìn)行分割,然后利用高斯核函數(shù)對(duì)原圖像進(jìn)行濾波,得到一個(gè)平滑的圖像,然后被輸入到下一個(gè)迭代中。最后,合并每次迭代過程中產(chǎn)生的分割結(jié)果,獲得最終的分割結(jié)果。該算法的優(yōu)點(diǎn)在于分割結(jié)果穩(wěn)定,且具有較強(qiáng)的抗噪性。本文在MR大腦圖像上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該算法優(yōu)于其他同類閾值分割算法。
[Abstract]:In view of the noise sensitive problem of threshold image segmentation algorithm, a new decomposition based Otsu threshold segmentation algorithm is proposed. The whole segmentation algorithm is an iterative process. In each iteration, the image is first segmented with 3D Otsu algorithm, then the original image is filtered by the Gauss kernel function, and a smooth image is obtained. Then it is input into the next iteration. Finally, the segmentation results in each iteration are merged and the final segmentation results are obtained. The advantage of the algorithm is that the segmentation result is stable and has strong noise resistance. The experiment on the MR brain image shows that the algorithm is superior to other similar threshold segmentation algorithms.
【作者單位】： 長春師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272209) 國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAH48F02)
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2073481