【摘 要】
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传统二维Otsu阈值分割算法未考虑人类视觉特性,分割结果不符合人眼视觉感受。为此,提出一种二维Otsu算法与侧抑制网络相结合的分割算法。该算法从基于人类视觉系统的侧抑制网
【机 构】
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中南民族大学计算机科学学院,武汉大学软件工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60975021);湖北省自然科学基金资助项目(2012FFB07404);武汉大学软件工程国家重点实验室开放课题基金资助项目(SKLSE20120934);中南民族大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CZY12007,CTZ12023)
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传统二维Otsu阈值分割算法未考虑人类视觉特性,分割结果不符合人眼视觉感受。为此,提出一种二维Otsu算法与侧抑制网络相结合的分割算法。该算法从基于人类视觉系统的侧抑制网络出发,利用侧抑制网络增强中心,抑制周围的特性,通过侧抑制网络处理原始图像,得到侧抑制图像,构建基于像素的灰度信息和侧抑制信息的二维直方图,并采用类间最大方差作为最佳阈值的选取准则。实验结果表明,与传统的Otsu算法和二维Otsu算法等相比,该算法具有较好的对比度、光照强度适应性和间断拟合能力,并能提高对图像噪声的鲁棒性,获得更理想的分割结果。
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