多維Otsu方法在圖像分割中的研究.pdf

1、圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標的技術(shù)和過程。它是圖像處理、模式識別和人工智能等多個領(lǐng)域中的重要課題，也是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占有非常重要的位置。閾值圖像分割是圖像分割中的一個重要技術(shù)，它的目標是通過圖像的灰度直方圖得到一個閾值，然后根據(jù)該閾值對圖像進行分割。 最大類間方差法（簡稱Otsu法）具有良好的分割性能，是常用的閾值圖像分割方法之一。該算法能自動得到統(tǒng)計意義上的最佳分割閾值

2、，對于存在目標類和背景類的圖像分割效果較好，且算法簡單，有很強的自適應(yīng)能力，在灰度圖像目標和背景的自動分割上具有廣泛的應(yīng)用。 文章概述了圖像分割的目的和意義，圖像分割在圖像工程中的位置和圖像分割技術(shù)的研究現(xiàn)狀。介紹了圖像處理及圖像分割的理論基礎(chǔ)，包括數(shù)字圖像處理的基本概念，以及圖像分割的定義、分類、評價，重點討論了閾值分割的理論及背景，以及目前對閾值法分割的研究成果。 傳統(tǒng)Otsu法只考慮目標類和背景類之間的方差，卻沒有

3、考慮每一類像素中包含的分類信息。本文提出了一種對Ostu法進行改進的閾值計算方法，將前景和背景像素類的內(nèi)聚性結(jié)合到Otsu法中，并給出了一個改進的分類判別函數(shù)。實驗結(jié)果表明改進后的算法比標準Otsu法有更好的閾值分割效果。Otsu多閾值分割方法是對Ostu方法的一個重要的推廣，并取得了公認的成果，然而其中最優(yōu)閾值個數(shù)的確定仍然是一個需要進一步研究的問題。本文提出一種確定最優(yōu)閾值個數(shù)的方法，并做了相關(guān)實驗和實驗結(jié)果分析。 Otsu

4、法僅僅利用圖像像素的灰度信息，而沒有充分利用像素之間的空間相關(guān)信息，在噪聲干擾等因素的影響下，灰度直方圖不一定存在明顯的波峰和波谷，因而往往會造成錯誤分割，不能得到滿意的分割效果。為此，人們將其推廣到由灰度和鄰域平均灰度構(gòu)成的二維直方圖上，提出了二維Otsu法。但是隨著噪聲的增加，圖像的信噪比不斷降低，二維Otsu法的分割效果也在不斷下降。 近年來，又引入了鄰域中值作為第三個特征，構(gòu)造三維灰度直方圖，提出三維Otsu法，使得對于