基于側(cè)抑制網(wǎng)絡的圖像閾值分割算法研究.pdf

1、圖像分割是圖像處理、圖像分析和計算機視覺中的基本技術，其被廣泛應用于軍事作戰(zhàn)、工業(yè)檢測、臨床醫(yī)學、城市交通等重要領域，具有很高的研究意義和實用價值。在眾多圖像分割算法中，閾值法因為原理簡單、處理直觀且計算速度快而應用十分普遍。
　　二維OTSU法是典型的閾值分割算法，但其在處理一些具有對比度較低、光照不均勻、細微間斷以及噪聲較大等特征的復雜背景圖像時，常常會產(chǎn)生分割錯誤?？紤]到側(cè)抑制網(wǎng)絡具有突出邊框、增強反差、間斷擬合以及抑制噪聲

2、等功能，本文提出了一種基于側(cè)抑制網(wǎng)絡的二維OTSU法，以提高二維OTSU法的對比度、光照強度適應性、間斷擬合能力以及對圖像噪聲的魯棒性。二維交叉熵法在應用于目標方差和背景方差相差較大的圖像時，能夠取得比二維OTSU法更好的分割結(jié)果。為此，本文提出了一種基于側(cè)抑制網(wǎng)絡的二維交叉熵法，以應對目標方差和背景方差差別較大的復雜背景圖像。本文所做的工作主要包括以下兩個方面：
　　(1)為了提高二維OTSU法對于復雜背景圖像的適用性，本文提出

3、了一種基于側(cè)抑制網(wǎng)絡的二維OTSU閾值分割算法。該算法從基于人類視覺系統(tǒng)的側(cè)抑制網(wǎng)絡出發(fā)，利用側(cè)抑制網(wǎng)絡處理原始圖像，得到側(cè)抑制圖像，構建基于像素的灰度信息和側(cè)抑制信息的二維直方圖，并在此二維直方圖上利用類間方差最大準則來求取分割閾值。實驗結(jié)果表明，與一維OTSU法和二維OTSU法等相比，該算法不僅具有較好的對比度、光照強度適應性和間斷擬合能力，還可以提高對圖像噪聲的魯棒性。
　　(2)針對目標方差和背景方差差別較大的復雜背景圖像