基于统计曲线差分法的多目标图像阈值分割

发布时间：2018-04-29 15:26

  本文选题：多目标图像 + 统计曲线　； 参考：《系统仿真学报》2017年11期

【摘要】：为准确地分割目标面积过小,目标和背景灰度值相近的多目标图像,提出一种基于统计曲线差分法的阈值分割算法。建立多目标灰度图像的山地模型,对图像灰度归一化处理。用等间隔的阈值逐一分割,计算连通区域个数。绘制统计曲线,曲线横坐标为等间隔的灰度级,纵坐标为计数结果。对统计曲线进行差分,差分值趋近于零的点,就是所要求得的阈值点。实验结果表明:与目前性能较优越的Otsu、最大熵阈值分割方法相比,所提出的方法在多目标图像分割效果准确性更高。
[Abstract]:A threshold segmentation algorithm based on statistical curve difference method is proposed to accurately segment multi-object images with small target area and similar gray values between target and background. The mountain model of multi-object gray image is established and the gray level of image is normalized. The number of connected regions is calculated by dividing the equal-interval threshold one by one. Draws the statistical curve, the curve horizontal coordinate is the equal interval gray level, the vertical coordinate is the counting result. The point where the difference value approaches zero is the required threshold point. The experimental results show that the proposed method is more accurate than the Otsu-maximum entropy threshold segmentation method.
【作者单位】： 河北工业大学机械工程学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1820512