【摘 要】
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针对现有图像多阈值分割方法存在的分割不够准确、计算复杂度较高等问题,利用Otsu多阈值分割的思想,提出一种基于聚类和局部区域的彩色图像多阈值分割方法。获取彩色图像的H
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆大学软件理论与技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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科技部国家科技支撑计划重点基金项目(2011BAH25B041)
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针对现有图像多阈值分割方法存在的分割不够准确、计算复杂度较高等问题,利用Otsu多阈值分割的思想,提出一种基于聚类和局部区域的彩色图像多阈值分割方法。获取彩色图像的H分量直方图;在综合考虑以H分量划分的颜色范围的前提下对直方图中的H分量进行聚类,依次选取各类中的最大值作为对应局部区域的边界;分别搜索局部区域内的最小H分量值,将其作为彩色图像的分割阈值。实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有较高的分割准确性和更快的计算速度。
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