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图像分割中最佳阈值集的选择与评测(1)(2)

2015-09-20 01:07
导读:(3) 其中m,M是的上界与下界, 为分割阈值,并作点集 (4)m(E)记作集合E的测度。相似度计算公式可以表示为: (5) 由 不变,可知相似度的变化只与剩余部分有
(3) 其中m,M是的上界与下界, 为分割阈值,并作点集(4)m(E)记作集合E的测度。相似度计算公式可以表示为: (5) 由 不变,可知相似度的变化只与剩余部分有关。令(6)1.4 基于直方图的最佳阈值算法 为使问题进一步简化,令图像的总测度为1。直方图反映了图像各灰度比例,令灰度级k 的像素点所占比例为 hk,则 ,令 (7) (8) 由上式可知, P的值与原图像直方图相关,当n比较小时,搜索最大值,相当于几次一维运算,复杂度只与分割阈值个数和灰度范围有关,避免了二维模板匹配过程,较大程度上降低了计算复杂度。 下面提出基于模板匹配图像分割的两个结论。定理1说明只有二值分割时,最佳阈值与分割后图像的灰度值无关。定理2给出了直方图比较均衡时有效的快速分割方法。 定理1:最佳二值分割时,最佳阈值的选取与分割后图像所取灰度值无关。 证明:二值分割图像时只取一个阈值,令其为 为分割后图像所取灰度值。则(9) 可以化为: (10) 共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者): (科教作文网http://zw.nseAc.com)
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