【摘 要】
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表面不均匀的矿石视频图像目标受光照、周围环境的影响,噪声严重,传统的阈值法不能准确有效的分割。而双窗OTSU方法计算代价过高,且双窗阈值取极值作为目标像素的最佳阈值,导致部分像素误分类。提出了基于二项分布优化的双窗OTSU算法,双窗模板大小取决于最大和最小目标尺寸。通过实验与数学理论证明方法的可行性与准确性,时间成本降低50%～80%。对于目标易分类的图像,分类精度提升6%左右;对于目标难以分类的
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1704242).
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表面不均匀的矿石视频图像目标受光照、周围环境的影响,噪声严重,传统的阈值法不能准确有效的分割。而双窗OTSU方法计算代价过高,且双窗阈值取极值作为目标像素的最佳阈值,导致部分像素误分类。提出了基于二项分布优化的双窗OTSU算法,双窗模板大小取决于最大和最小目标尺寸。通过实验与数学理论证明方法的可行性与准确性,时间成本降低50%～80%。对于目标易分类的图像,分类精度提升6%左右;对于目标难以分类的图像,分类精度提升13%左右。算法自主确定窗口尺寸,增加其智能性,抗噪声干扰性强,降低了误分类率,时间成
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