Otsu圖像分割方法的研究與應(yīng)用.pdf

1、圖像分割是圖像處理技術(shù)中的重要問題，也是計算機視覺研究中的一個經(jīng)典難題。計算機視覺中的圖像理解包括目標(biāo)檢測、特征提取和目標(biāo)識別等，都依賴于圖像分割的質(zhì)量。圖像分割是對圖像進行模式識別和視覺分析的基本前提，分割的準(zhǔn)確性直接影響到后續(xù)的圖像分析、識別和解釋的質(zhì)量和效率，因此，具有十分重要的意義。
　　閾值分割方法是圖像分割技術(shù)中最常用的方法，其實質(zhì)是利用圖像的灰度直方圖信息獲取用于分割的最佳閾值。Otsu方法一直被認(rèn)為是閾值自動選取方

2、法中的最優(yōu)方法。根據(jù)圖像的灰度特征，一維 Otsu法將圖像劃分為目標(biāo)和背景兩部分。該方法計算簡單，在一定條件下不受圖像對比度與亮度變化的影響，在一些實時圖像處理系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。
　　本文介紹了數(shù)字圖像分割的研究目的、意義、研究現(xiàn)狀和展望，介紹了數(shù)字圖像分割的基本理論，常用的分割方法和分類。本文的主要研究對象是Otsu理論，首先介紹了傳統(tǒng)一維 Otsu法，將一種改進的一維單閾值 Otsu方法和一維多閾值分割方法相結(jié)合，提出了一種