一種基于二維Otsu閾值法改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)紅外圖像分割法_第1頁(yè)
一種基于二維Otsu閾值法改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)紅外圖像分割法_第2頁(yè)
一種基于二維Otsu閾值法改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)紅外圖像分割法_第3頁(yè)
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測(cè)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，紅外圖tsu的區(qū)域生長(zhǎng)紅外圖像分割法。通過(guò)對(duì)紅外圖像進(jìn)行灰度變換，減tsu算法進(jìn)行細(xì)節(jié)處理，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)紅外圖像的有效分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)，該方法能夠取得較好的分割效果，且具有較高的魯棒性和實(shí)用經(jīng)廣泛應(yīng)用于物體檢測(cè)、識(shí)別和監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，其優(yōu)勢(shì)在照不足或全黑的環(huán)境中仍能獲取清晰的圖像。而在實(shí)際應(yīng)用此，邊緣檢測(cè)等。其中，閾值分割是最常用的方法之一，它基于像素灰Otsu圖紅外圖像分割方法。該方法通過(guò)對(duì)紅外圖像進(jìn)行灰度變換，減少tsu。uu了圖像的顏色信息，具有較好的分割效果。其主要思想是通過(guò)行二維灰度均衡化，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，然后利用二。然后，計(jì)算二維灰度直方圖，根據(jù)灰度分布特征，自適應(yīng)地確定法分割成多方法。其主要思想是通過(guò)谷底點(diǎn)或谷峰點(diǎn)將圖像分成若干個(gè)不，然后通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)算法將相鄰的像素點(diǎn)合并成一個(gè)區(qū)域。該算法可以有效地提取圖像中的目標(biāo)，并且對(duì)小目標(biāo)具有較好的處理效果。了基于單個(gè)種子點(diǎn)的區(qū)域生長(zhǎng)算法。具體地，從圖像中選取一個(gè)像素點(diǎn)作為種子點(diǎn)，然后根據(jù)種子點(diǎn)周圍像素點(diǎn)的像素值差異，判斷是否加入該種子點(diǎn)所在的區(qū)域。通過(guò)不斷的種子點(diǎn)種植和區(qū)域擴(kuò)散，R本文提出的方法在各項(xiàng)指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法，尤其是tsu通過(guò)對(duì)紅外圖像進(jìn)行灰度變換，減少干擾因素，然后利用改進(jìn)的Ots

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