【摘 要】
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针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、分割精度低等问题,提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法.考虑到医学图像信息的复杂性,引入基于梯度、灰度、距离的综合信息直
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(批准号:61305046);吉林省自然科学基金(批准号:20140101193JC);吉林省青年科学基金(批准号:20130522117JH)
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针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、分割精度低等问题,提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法.考虑到医学图像信息的复杂性,引入基于梯度、灰度、距离的综合信息直方图替代传统的灰度直方图,并分别赋予这3个信息相应的权值.采用kd-树作为框架快速自动确定阈值个数,进而实现Otsu对医学图像的自动多阈值分割.与最大熵、基于粒子群优化的Otsu算法等进行对比实验的结果表明,该算法的分割性能优于其他算法.
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