基于模糊距离的自适应阈值分割算法

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针对已往阈值分割算法对灰度图像的处理只利用其灰度属性,未考虑像素的空间位置关系,致使分割结果不连续以及不准确的问题,提出了一个新的自适应阈值分割算法。该方法通过结合像素空间几何距离与灰度值关系,运用模糊理论处理不确定因素的优势,充分利用分类集合内数据的聚集程度和分类集合间的间距的影响,保证了图像分割结果的准确性;借助分类集合的均值和方差,设计了新的最佳阈值判别标准。同已有阈值分割算法相比,该算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对于灰度直方图呈单峰的多数图像能得到较好的分割效果。
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