关键词：图像分割;;阈值分割;;2维Otsu算法;;小概率事件
摘 要：Otsu自适应阈值法是一种经典的图像阈值分割方法,在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算(或空间)复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多阈值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足,将噪声点的出现视为小概率事件,用噪声点的邻域均值代替其灰度值,将噪声点转换为目标(或背景)像素,减少了图像中的噪声点数量;继而直接采用1维Otsu法进行分割,以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明:与现有2维Otsu法相比,该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。
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