【摘 要】
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图像分割是计算机视觉中的重要且基本的问题,是图像处理、分析以及理解中的关键技术。基于共生矩阵的阈值法是图像阈值分割的方式之一。本文分析了已有的七种基于“灰度—灰
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图像分割是计算机视觉中的重要且基本的问题,是图像处理、分析以及理解中的关键技术。基于共生矩阵的阈值法是图像阈值分割的方式之一。本文分析了已有的七种基于“灰度—灰度”对称共生矩阵阈值分割法,通过实验对它们的性能进行对比,表明现有的这七种方法主要适用于简单的图像,对于复杂图像的分割效果较差。鉴于此,为充分利用图像的统计信息,定义了“灰度—灰度”对称共生矩阵目标区域和背景区域的均值,提出了基于平方距离的阈值选取方法和基于相对熵的阈值选取方法。仿真实验表明新方法对图像的适应性更强,具有实用价值。
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