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修正处理的Otsu方法及应用.doc

资料分类:自动化 高级会员(小胖猫)提供原创论文资料更新时间:2016-11-24
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摘要:图像处理技术中主要处理过程之一为图像分割,对于计算机视觉技术,图像分割也是其中的一个主要步骤。简单来说就是把图像分成几个部分,然后从中选取感兴趣的区域。图像分割的技术有很多种,阈值分割方法是其中最常用到的。自动选取阈值方法中最好的方法是Otsu法。Otsu法根据图像灰度级可以将图像分为两部分即目标和背景。Ostu法在图像处理中被们频繁使用,不仅因为它的操作方便还因为大多数时不受噪声的影响。

本文的主要内容主要围绕Otsu法进行展开,首先介绍和分析传统的Otsu法的优点和缺陷。再者,分别在基本的单阈值公式上进行几种加权改进:第一种:将绝对类內方差公式变为相对类內方差公式;第二种:将采用模糊数学中的取小、取大运算,通过这种方法改进的Otsu算法可以获得更合适的阈值;第三种:从信息散度的角度,介绍一种灰度概率加权的Otsu分割方法。最后,对比这几种加权公式之间的优缺点。进一步将改进后的Otsu法应用到多阈值中得到多阈值改进Otsu公式。

 

关键词:数字图像处理;图像分割;Otsu 方法;多阈值方法;加权处理的Otsu算法

 

目录

摘要

ABSTRACT

1 绪论-1

1.1研究的背景与意义-1

1.2图像分割的研究现状-1

1.3本文的研究内容-3

1.4本文的组织结构-3

2 数字图像分割的基本知识-4

2.1数字图像分割的定义-4

2.2图像分割方法-5

2.2.1基于阈值的图像分割-5

2.2.2 Otsu方法的介绍-5

2.2.3 Otsu算法的基本原理-6

2.3 Otsu方法的性能分析-8

3 加权改进的一维Otsu算法-11

3.1改进的类內方差公式-11

3.2传统Otsu算法的两种修改方式-13

3.3灰度概率加权的Otsu分割方法-15

3.4基于多阈值的图像分割-16

3.5 改进的多阈值分割-18

4 结论-21

致谢-22

参考文献-23

论文资料贡献者对本文的描述:可行性分析:按照计划,结合图像分割的基本原理,基于Otsu方法的阈值分割法,以及总结现有的Otsu加权改进方法等知识,按照以上解决问题的思路,基于已经有一定MATLAB的编程知识,再......
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