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提出了一种改进的Otsu阈值分割方法,该算法结合了最小类内离散度与最大类间方差.类内方差越小,类的内聚性就越好,据此提出分类的类内离散测度,综合最大类间方差,定义了新的阈值识别函数.实验结果表明:该方法克服了传统Otsu阈值分割信息不完备的缺陷,具有更强的抗噪能力,分割效果明显.
基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法的研究
【摘 要】
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提出了一种改进的Otsu阈值分割方法,该算法结合了最小类内离散度与最大类间方差.类内方差越小,类的内聚性就越好,据此提出分类的类内离散测度,综合最大类间方差,定义了新的阈值识别函数.实验结果表明:该方法克服了传统Otsu阈值分割信息不完备的缺陷,具有更强的抗噪能力,分割效果明显.
【机 构】
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华中科技大学光电子科学与工程学院
【出 处】
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华中科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年02期
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目（2004ABA217）.
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