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在图像分割中,确定阈值是关键,但已有选择阈值的方法多是单阈值法,不适用于多目标识别.鉴于此,提出了一种改进的基于一维Otsu的多阈值分割算法.该算法通过对图像多次分类、使用分离变量合并多余的分类、使用松弛变量搜索阈值等方法提高了运算速度.实验效果验证了该算法的有效性.
Otsu多阈值分割算法的研究
【摘 要】
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在图像分割中,确定阈值是关键,但已有选择阈值的方法多是单阈值法,不适用于多目标识别.鉴于此,提出了一种改进的基于一维Otsu的多阈值分割算法.该算法通过对图像多次分类、使用分离变量合并多余的分类、使用松弛变量搜索阈值等方法提高了运算速度.实验效果验证了该算法的有效性.
【机 构】
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商丘师范学院计算机科学系
【出 处】
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郑州轻工业学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年02期
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