基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割

• 作者: 吴一全 潘喆
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 阈值选取 最小类内方差法 最小类内绝对差法 最小类内最大差法
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 943-946
• 页数: 4页
• 分类号: TN91
• 字数: 3727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2008.06.012

摘要

阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛.阈值选取是阈值分割的关键.最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L2范数).与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L1范数)及最小类内最大差(基于L∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式.文中给出了实验结果,并进行了分析与比较.结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一全	南京航空航天大学信息科学与技术学院	198	2249	23.0	36.0
2	潘喆	南京航空航天大学信息科学与技术学院	12	461	10.0	12.0