【摘 要】
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自适应二值化技术广泛应用于图像分割和目标边缘的提取,其阈值的确定是数字图像处理的关键技术。经典Otsu算法是穷举式的阈值确定方法,存在较大的计算冗余。在内存和资源都十
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自适应二值化技术广泛应用于图像分割和目标边缘的提取,其阈值的确定是数字图像处理的关键技术。经典Otsu算法是穷举式的阈值确定方法,存在较大的计算冗余。在内存和资源都十分有限的条件下,提出了一种基于图像复杂度的一维Otsu改进算法,根据图像复杂程度的不同,该算法在满足准确度要求的基础上提高了Otsu算法的速度。在DM3730实验板上进行了实验,结果表明,该算法的复杂度低于经典算法,计算速度可提升40%左右,可以满足嵌入式系统的实时性要求,且分割效果与原始算法基本一致。
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