基于图像复杂度曲线拟合的快速图像分割方法

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针对经典Otsu算法、最大熵算法、最小交叉熵算法等在低信噪比图像中分割效果较差的问题,从图像复杂度的角度提出了基于图像背景与目标的对象复杂度的图像分割方法,并采用曲线拟合方法大大减少了计算冗余,提高了算法的实时性与稳定性。实验表明,与经典算法相比,所提快速分割算法具有运行速度快、稳定性与可靠性高等特点,能够有效地解决低信噪比图像分割效果较差的问题。
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