检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭海涛[1] 王连玉[2] 田坦[3] 张春田[1] 孙鹤泉[1]
机构地区:[1]天津大学电子信息工程学院,天津300072 [2]国家海洋技术中心,天津300111 [3]哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001
出 处:《光电子.激光》2005年第6期739-742,共4页Journal of Optoelectronics·Laser
摘 要:提出了二维属性直方图的概念,进而提出了一种基于二维属性直方图的图像自动阈值化方法。该方法通过构造属性集,确定相应的二维属性直方图,利用二维属性直方图的Otsu算法确定灰度阈值。为了说明该方法的适用性和性能,将其用于一种海底小目标图像阈值化。作为比较,也给出了利用一维属性直方图的Otsu算法阈值化的结果。结果表明:该方法适用于直方图不是理想双峰形状的图像,它比一维属性直方图的Otsu算法抗干扰性更强,分割效果更好。The concept of the two-dimensional bound histogram is proposed, and an automatic threshold selection method based on that histogram is presented. In the method, the bound set of an image and its corresponding two-dimensional bound histogram are constructed and the gray-level threshold for segmentation is determined by the Otsu algorithm based on that histogram. In order to prove the validity of the method, it was applied to thresholding of the image of a small underwater target. The Otsu algorithm based on the one-dimensional bound histogram was also used. The results show that the former, the proposed method, is well applicable to the image with a non-ideal bimodal histogram, and has better antinoise performance and segmental effect than the latter.
关 键 词:直方图 二维 分割方法 自动 OTSU算法 阈值化 灰度阈值 目标图像 抗干扰性 属性集 适用性 一维 定相
分 类 号:TN914.4[电子电信—通信与信息系统] TP391.41[电子电信—信息与通信工程]
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