【摘 要】
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Otsu白适应阈值法是一种经典的图像闽值分割方法，在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算（或空间）复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多闽值等不足而制约了其
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,湖南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174140);教育部高校博士点基金(20110161110035)资助课题
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Otsu白适应阈值法是一种经典的图像闽值分割方法，在其基础上发展起来的2维Otsu法及其改进算法由于存在计算（或空间）复杂度较高、抗噪能力差、难以扩展到多闽值等不足而制约了其应用。该文针对2维Otsu法的不足，将噪声点的出现视为小概率事件，用噪声点的邻域均值代替其灰度值，将噪声点转换为目标（或背景）像素，减少了图像中的噪声点数量；继而直接采用1维Otsu法进行分割，以较小的代价获得良好的分割效果。算法分析及测试实验表明：与现有2维Otsu法相比，该算法在复杂度、抗噪性、多阈值扩展性等方面都有明显改善。
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