【摘 要】
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阈值分割方法依据图像直方图分析,利用最优化法则进行最优阈值选取,完成图像分割,这类方法将直方图最优分析等价于图像最优分割.但是,直方图提供的是图像灰度级统计信息而无
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所; 中国科学院研究生院;
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK2011453)资助;沈阳市国际科技合作项目(F10-236-6-00)资助
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阈值分割方法依据图像直方图分析,利用最优化法则进行最优阈值选取,完成图像分割,这类方法将直方图最优分析等价于图像最优分割.但是,直方图提供的是图像灰度级统计信息而无空间关系信息,则阈值分割可能会导致分割失败,所以有必要进行灰度级空间信息的考察以完成图像分割任务.提出一种灰度级抽取分割方法,首先利用层次聚类方法对各灰度级像素进行空间近邻考察,并给出一种类别数与类间距关系确定最优类别数的方法,然后对近邻灰度级进行抽取并组合,最终形成分割结果.本文对该方法与若干阈值分割方法进行了对比验证,实验表明,所提方法在图像分割方面具有优势,能够得到较为满意分割结果.
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