【摘 要】
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为了提高二维阈值分割法处理速度,提出了二维Otsu法的快速实现方法。基于二维随机变量的边缘概率分布,将二维最佳阈值(s*,t*)的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解;同时为了改善原算法的分割效果,引入类内方差的定义,提出了新的最佳阈值判别式。实验结果表明,本方法不仅保留了原二维阈值法抗噪性强的特点,其时间复杂度由O(L4)降为O(L),空间复杂度由S(L2)降为S(L),且分割错误率低于原
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（61134002）,国家自然科学基金资助项目（60971103）
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为了提高二维阈值分割法处理速度,提出了二维Otsu法的快速实现方法。基于二维随机变量的边缘概率分布,将二维最佳阈值(s*,t*)的求解拆分成两个一维最佳阈值s*和t*的求解;同时为了改善原算法的分割效果,引入类内方差的定义,提出了新的最佳阈值判别式。实验结果表明,本方法不仅保留了原二维阈值法抗噪性强的特点,其时间复杂度由O(L4)降为O(L),空间复杂度由S(L2)降为S(L),且分割错误率低于原二维Otsu法。该方法适合处理高斯噪声图像的快速阈值分割问题。
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