第10卷 第 4期
otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值具有很好的效果算法具体描述见otsu论文或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书这里给出程序流程:1计算直方图并归一化histogram2计算图像灰度均值avgValue.3计算直方图的零阶w[i]和一级矩u[i]4计算并找到最大的类间方差(between-class variance)variance[i]=(avgValuew[i]-u[i])(av
2003 年 10 月
otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值具有很好的效果算法具体描述见otsu论文或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书这里给出程序流程:1计算直方图并归一化histogram2计算图像灰度均值avgValue.3计算直方图的零阶w[i]和一级矩u[i]4计算并找到最大的类间方差(between-class variance)variance[i]=(avgValuew[i]-u[i])(av
Otsu图像分割方法的研究与应用计算机软件与理论 2011 硕士【摘要】 图像分割是图像处理技术中的重要问题也是计算机视觉研究中的一个经典难题计算机视觉中的图像理解包括目标检测特征提取和目标识别等都依赖于图像分割的质量图像分割是对图像进行模式识别和视觉分析的基本前提分割的准确性直接影响到后续的图像分析识别和解释的质量和效率因此具有十分重要的意义阈值分割方法是图像分割技术中最常用的方法其实质是利用图
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最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的是一种自适应的阈值确定的方法又叫大津法简称OTSU它是按图像的灰度特性将图像分成背景和目标两部分背景和目标之间的类间方差越大说明构成图像的两部分的差别越大 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小function ostufilequeryStatus = QUERY_IMAGE(fil
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