基于后验概率熵的正则化Otsu阈值法

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Otsu阈值法是一种广泛应用的图像分割方法,但它并不适合目标和背景类内方差相差较大的图像分割需要,于是本文提出了一种基于分割所得目标和背景后验概率信息熵约束的正则化Otsu分割改进方法.从图像分割本质是像素聚类问题的观点出发,首先将传统Otsu阈值法解释为一种加权硬C-均值聚类;其次考虑到聚类问题具有典型的不适定性,利用图像分割所得目标和背景的后验概率所对应信息熵作为约束项,实现Otsu阈值化准则函数的正则化修改并得到了正则化Otsu阈值分割法;最后对该分割方法的合理性进行解释并给出其正则参数选取方
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