一种模糊小目标的自适应阈值分割方法

• 作者: 李云芳 郑晓曦
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 细微缺陷 缺陷分割 数字图像处理
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 208-209
• 分类号: TP391
• 字数: 3185字
• 语种: 中文

摘要

文章提出了一种基于顶帽变换和边缘检测的强噪声背景下的目标提取方法.模糊背景下图像的目标提取存在一定的困难,必须对图像进行增强处理.文中涉及到的目标具有不同的灰度值,固定阈值法不能保证检测出所有的目标.在原有自适应阈值分割的基础上设计了一种基于顶帽变换和边缘检测的自适应阈值分割方法,首先对图像进行顶帽变换增强图像,再利用Sobel边缘提取算法提取所有可能目标的边缘,利用原图像中对应边缘点的灰度取平均值作为图像分割的阈值来提取目标.实验结果表明:利用检测出的边缘灰度均值作为图像的灰度阈值来分割目标,能有效地提取出模糊小目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑晓曦	五邑大学计算机学院	18	157	6.0	12.0
2	李云芳	五邑大学计算机学院	1	7	1.0	1.0