| 基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割 |
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| 引用本文： | 吴一全,潘喆.基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割[J].信号处理,2008,24(6). |
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| 作者姓名： | 吴一全 潘喆 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京,210016 |
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| 摘 要： | 阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛.阈值选取是阈值分割的关键.最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L2范数).与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L1范数)及最小类内最大差(基于L∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式.文中给出了实验结果,并进行了分析与比较.结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法.
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| 关 键 词： | 阈值选取 最小类内方差法 最小类内绝对差法 最小类内最大差法 |
The Image Thresholding Algorithm Based on Minimum Within-Cluster Absolute Difference and Maximum Difference |
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| WU Yi-quan,PAN Zhe.The Image Thresholding Algorithm Based on Minimum Within-Cluster Absolute Difference and Maximum Difference[J].Signal Processing,2008,24(6). |
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| Authors: | WU Yi-quan PAN Zhe |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | threshold selection the Minimum Within-Cluster Variance algorithm the Minimum Within-Cluster Absolute Difference algorithm the Minimum Within-Cluster Maximum Difference algorithm |
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