自适应灰度门限法在水面图像分割中的应用  

Application of Adaptive Gray Threshold in Surface Image Segmentation

作　　者：陈长风[1] 黄萍萍[1] 王建华[1] 

机构地区：[1]上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室,上海200135

出　　处：《现代电子技术》2011年第12期121-124,共4页Modern Electronics Technique

基　　金：上海市自然科学基金资助项目(10ZR1413600);上海市重点学科项目(S30602);上海海事大学科学技术项目(S2009028)

摘　　要：图像分割是图像处理中重要的组成部分,其效果直接影响到后面的图像分析。这里介绍了传统的图像分割法以及自适应灰度门限法在水面机器人视觉图像分割中的应用,首先对算法原理和特点进行了介绍,然后运用Matlab进行了仿真实验研究,对分割的结果加以比较和分析,得出基于最小类内均方差的自适应灰度门限法分割图像的效果最佳,且具有良好的滤波和去噪能力。Image segmentation is an important step in image processing,which impacts on followed image analysis.The traditional image segmentation algorithm and the adaptive gray threshold algorithm are applied to segmentation of images taken by an autonomous surface vehicle.After the algorithm and characteristics are introduced,simulations based on Matlab are conducted,and the results are analyzed and compared.The experiment shows that image segmentation algorithm based on the mean square deviation of Otsu can obtain the best results,and this algorithm can remove the noise effectively.

关 键 词：图像分割 灰度门限 WIENER滤波 自适应阈值 最小类内方差法 

分 类 号：TN919-34[电子电信—通信与信息系统] TP391.41[电子电信—信息与通信工程]