高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法

• 作者: 申铉京 臧慧 陈海鹏 龙建武
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 图像分割 自适应阈值分割 高斯尺度空间 背景估计 背景差
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1773-1782
• 页数: 10页
• 字数: 6873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.01773

摘要

为有效分割非均匀光照图像，提出一种在高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法。首先，利用二维高斯函数对待处理图像进行卷积操作来构建一个高斯尺度空间，在此空间下进行背景估计，并采用背景差法来消除非均匀光照干扰，从而提取出目标图像；然后，采用γ矫正进行增强处理以突出较暗目标信息；最后，经强调谷底的最大类间方差法进行全局分割得到最终结果。为验证算法的有效性，对非均匀光照条件下文本图像以及非文本图像进行了测试，并与基于偏移场的模糊C均值方法、灰度波动变换自适应阈值分割算法和自适应最小误差阈值分割算法，在错误分割率和运行时间上进行了对比。实验结果表明，对比以上三种方法，该算法的分割结果更为理想。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申铉京	吉林大学计算机科学与技术学院	64	751	14.0	25.0
5	陈海鹏	吉林大学计算机科学与技术学院	42	525	14.0	22.0
9	龙建武	吉林大学计算机科学与技术学院	8	137	6.0	8.0
13	臧慧	吉林大学计算机科学与技术学院	1	46	1.0	1.0