【摘 要】
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针对图像的目标与背景分布方差较大时,Otsu算法分割效果不佳的问题,提出一种改进的阈值化算法。基于像素点的灰度概率构造修正函数,作为类间方差的加权因子,建立新的类间方差
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571361,61671377,61903006);陕西省教育厅科学研究计划资助项目(15JK1682);西安邮电大学创新创业研究计划(2018SC-03)
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针对图像的目标与背景分布方差较大时,Otsu算法分割效果不佳的问题,提出一种改进的阈值化算法。基于像素点的灰度概率构造修正函数,作为类间方差的加权因子,建立新的类间方差准则;将修正的类间方差与类内方差构造复合函数,作为新的阈值化准则函数,根据图像直方图信息进行阈值范围优化;通过准则函数在优化阈值范围内选择最优阈值。实验结果表明,对于目标与背景的方差差异较大的图像,改进算法能够获得准确的阈值化结果,并且在正确提取出目标的同时,能够保持良好的目标轮廓完整性。另外,阈值范围优化使得算法执行效率有所提高。
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