摘要阈值分割是图像分割领域中一类简单而有效的方法。本文对几种基于最大类间方差的阈值分割方法(OTSU)进行了研究。首先，简单介绍了阈值分割的研究背景和基本原理。然后，对一文OTSU阈值分割方法进行了研究与实现。一文OTSU方法抗噪声性能差，因此，对二文OTSU阈值分割方法进行了研究与实现。二文OTSU的运行速度偏慢，继而对二文OTSU快速方法进行了研究与实现。此外，为了方便进行算法的测试与分析，本文还运用.Net工具开发了实验平台，以此对3种方法进行定量和定性的比较与分析。实验结果表明，在分割时间上，二文OTSU方法用时最长，一文OTSU方法用时最短。在分割质量上，二文OTSU快速方法的分割质量最好，而一文OTSU方法最差。二文OTSU快速方法在运行速度和分割质量上都比传统的二文OTSU方法有显著的提高。关键词:OTSU；阈值分割；图像分割论文网http://www.751com.cn/
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Image thresholding is a kind of simple and effective methods in image segmentation filed. This paper studies several image thresholding methods based on maximizing between-class variance, i.e., OTSU. Research background and primary principle are first reviewed. Then, 1D OTSU is introduced and coded. Unfortunately, 1D OTSU is sensitive to noise. Therefore, 2D OTSU is subsequently studied and coded. Since segmentation speed of conventional 2D OTSU is slow, fast 2D OTSU is studied and implemented. In addition, for the convenience of testing and analyzing the algorithms, an experimental platform is developed by using .net as tool. Quantitative and qualitative comparisonsof three OTSU methods are performed on the platform. Experimental results show that 1D OTSU is fastest, and conversely, 2D OTSU is slowest. As for segmentation quality, fast 2D OTSU achieves best effect, and conversely, 1D OTSU obtains worst effect. Fast 2D OTSUobviously outperforms 2D OTSU in terms of segmentation speed and quality.
Key Words:OTSU;image thresholding;image segmentation
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 本文研究的主要内容 1
2 图像分割综述 2
2.1 图像分割及其分类 2
2.1.1基于阈值分割方法 2
2.1.2基于区域提取分割方法 3
2.1.3基于边缘检测的分割方法 3
2.2 阈值分割及其分类 3
2.2.1 最小误差与均匀化误差方法 4
2.2.2 共生矩阵法 4
2.2.3 矩量保持法 4
2.2.4 最大熵法 5
2.2.5 简单统计法与局部特性法 5
2.3 直方图技术 5
2.4 阈值分割图像质量评定 7
3 一文OTSU阈值分割算法 9
3.1 算法原理 9
3.2 算法实现 12
3.3 算法缺陷 12
4 二文OTSU阈值分割算法 14
4.1 算法原理 14
4.2 算法实现 16
4.3 算法缺陷 16
5 二文OTSU快速算法 18
5.1 算法原理 18
5.2 算法实现 20
6 三种OTSU算法性能比较 23
6.1 阈值分割算法演示平台 23
6.1.1 平台架构 23
6.1.2 平台功能介绍 25
6.2 算法定量比较 27
6.2.1 实验用图 27
6.2.2 实验流程与实验结果 27
6.2.3 实验数据分析 30
6.3 算法抗噪性分析 33
6.3.1 实验用图 33
6.3.2 实验流程与结果 33
6.3.3 实验数据分析 34
6.4 算法定性比较 36
6.4.1 实验用图 36
6.4.2 实验流程与结果 36
6.4.3 实验数据分析 38
7 结束语 39
参考文献 40
致谢 42,2342
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