【摘 要】
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针对单幅图像自适应阈值分割算法复杂度高、实时性不足的问题,提出了一种基于图像序列期望特征的阈值分割方法。以图像期望背景区域面积特征为例阐述了方法原理和实现流程。通过与传统(Ostu)算法对比,论述了方法在处理具有强一致性特征样本序列时所具有的易调试性、实时性优势。结合列车车厢钩尾螺栓图像特征提取实例进行定量分析,验证了方法的有效性。
【机 构】
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延边职工大学计算机系,哈尔滨工业大学控制科学与工程系
【基金项目】
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哈尔滨科技攻关项目（2009AA1AG064）, 广东省产学研结合项目
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针对单幅图像自适应阈值分割算法复杂度高、实时性不足的问题,提出了一种基于图像序列期望特征的阈值分割方法。以图像期望背景区域面积特征为例阐述了方法原理和实现流程。通过与传统(Ostu)算法对比,论述了方法在处理具有强一致性特征样本序列时所具有的易调试性、实时性优势。结合列车车厢钩尾螺栓图像特征提取实例进行定量分析,验证了方法的有效性。
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