二维直方图θ-划分最大平均离差阈值分割算法

• 作者: 吴一全 张金矿
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 图像处理 阈值分割 二维直方图区域θ-划分 最大类间平均离差 递推算法
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 634-643
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2010.00634

摘要

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分,最近提出的斜分法不具普遍性,而基于L1范数的最小一乘准则比最小二乘准则更为合理且简捷,提出了适用面更广的基于二维直方图θ-划分和最大类间平均离差的图像阈值分割算法.首先给出了二维直方图θ-划分方法,采用4条半行斜线及1条其法线与灰度级轴成θ角的直线划分二维直方图区域,按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割,斜分法可视为该方法中θ=45°的特例;然后导出了二维直方图θ-划分最大类间平均离差阈值选取公式及其快速递推算法;最后给出了θ取不同值时的分割结果及运行时间.θ取较小值时,边界形状准确性较高,θ取较大值时,抗噪性较强,应用时可根据实际图像特点及需求合理选取θ的值.与常规二维直方图直分最大类间方差法及最大类间平均离差法相比,所需运行时间相近,但本文提出的方法所得分割结果更为准确,抵抗噪声更为稳健,且存储空间也大为减少.

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		198	2249	23.0	36.0
2	张金矿		13	130	6.0	11.0