基于广义调和均值距离的图像分割新算法

摘要：

提出了基于广义调和均值距离的最小偏差图像阈值化分割新算法.Otsu阈值法是图像分割中最典型阈值法之一,因其计算简单、速度快和性能稳定等优点而在图像分割中得到广泛应用;但是,传统Otsu阈值法是基于欧式距离的最小偏差阈值法,由于欧式距离没有可调节参数而导致Otsu阈值法分割图像缺乏鲁棒性.首先将Otsu图像分割法中的欧式距离用广义调和均值距离代替并得到一种具有鲁棒性的图像分割新算法,其次给出该算法中参数选取办法.大量实验结果表明,新的图像分割算法相比Otsu法更有效.

关键词：图像分割、阈值化、Otsu法、广义调和均值距离

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅项目资助06JK194;中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室开放课题基金项目资助07-31-3

在线出版日期：2009-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：187-190