【摘 要】
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阈值分割是一种重要的图像分割方法,是图像检测与识别的重要预处理步骤之一,在计算机视觉等研究领域中有着非常广泛的应用。对传统二维最大熵阈值分割算法的性能进行了分析,
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阈值分割是一种重要的图像分割方法,是图像检测与识别的重要预处理步骤之一,在计算机视觉等研究领域中有着非常广泛的应用。对传统二维最大熵阈值分割算法的性能进行了分析,针对算法计算复杂度大和阈值判别存在误差这两个不足,提出了一种改进的最大熵阈值分割方法。改进方法通过引入新的阈值门限选取方案来消除误差,并将原本复杂的二维解空间的求解过程简化到了一维,大大减少了计算量。由于等效引入了一个平滑噪声的预处理过程,新方法还克服了噪声对阈值选取的影响。仿真结果表明:改进新方法不仅简单易行,对低对比度图像的分割效果也较好。
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