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自适应最小误差阈值分割算法

龙建武 申铉京 陈海鹏

龙建武, 申铉京, 陈海鹏. 自适应最小误差阈值分割算法. 自动化学报, 2012, 38(7): 1134-1144. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01134
引用本文: 龙建武, 申铉京, 陈海鹏. 自适应最小误差阈值分割算法. 自动化学报, 2012, 38(7): 1134-1144. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01134
LONG Jian-Wu, SHEN Xuan-Jing, CHEN Hai-Peng. Adaptive Minimum Error Thresholding Algorithm. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(7): 1134-1144. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01134
Citation: LONG Jian-Wu, SHEN Xuan-Jing, CHEN Hai-Peng. Adaptive Minimum Error Thresholding Algorithm. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(7): 1134-1144. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01134

自适应最小误差阈值分割算法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01134
详细信息
    通讯作者:

    陈海鹏

Adaptive Minimum Error Thresholding Algorithm

  • 摘要: 对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁 棒的最小误差阈值分割算法. 但该方法为全局算法, 仅适用于分割均匀光照图像. 为 提高其自适应性, 本文采用Water flow模型对非均匀光照图像进行背景估计, 以此获 得原始图像与背景图像的差值图像, 达到降低非均匀光照对图像分割造成干扰的目的. 为进 一步提高分割性能, 本文对差值图像采用γ 矫正进行增强, 然后采用鲁棒最小误差 法进行全局分割, 从而完成目标提取. 最后本文对均匀光照下以及非均匀光照下图像进行了 实验, 并与一维最小误差法、二维最小误差法、三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割 算法、灰度波动变换自适应阈值方法以及一种改进的FCM方法在错误分割率和运行时间上进 行了对比. 实验结果表明, 相对于以上方法, 本算法的分割性能均有明显提升.
  • [1] Kittler J, Illingworth J. Minimum error thresholding. Pattern Recognition, 1986, 19(1): 41-47[2] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1979, 9(1): 62-66[3] Kapur J N, Sahoo P K, Wong A K C. A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 1985, 29(3): 273-285[4] Sezgin M, Sankur B. Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation. Journal of Electronic Imaging, 2004, 13(1): 146-168[5] Fan J L, Xie W X. Minimum error thresholding: a note. Pattern Recognition Letters, 1997, 18(8): 705-709[6] Fan Jiu-Lun, Lei Bo. Two-dimensional extension of minimum error threshold segmentation method for gray-level images. Acta Automatica Sinica, 2009, 35(4): 386-393 (范九伦, 雷博. 灰度图像最小误差阈值分割法的二维推广. 自动化学报, 2009, 35(4): 386-393)[7] Jing Xiao-Jun, Li Jian-Feng, Liu Yu-Lin. Image segmentation based on 3-D maximum between-cluster variance. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(9): 1281-1285 (景晓军, 李剑锋, 刘郁林. 一种基于三维最大类间方差的图像分割算法. 电子学报, 2003, 31(9): 1281-1285)[8] Fan Jiu-Lun, Zhao Feng, Zhang Xue-Feng. Recursive algorithm for three-dimensional Otsu's thresholding segmentation method. Acta Electronica Sinica, 2007, 35(7): 1398-1402 (范九伦, 赵凤, 张雪峰. 三维Otsu阈值分割方法的递推算法. 电子学报, 2007, 35(7): 1398-1402)[9] Shen Xuan-Jing, Long Jian-Wu, Chen Hai-Peng, Wei Wei. Otsu thresholding algorithm based on rebuilding and dimension reduction of the 3-dimensional histogram. Acta Electronica Sinica, 2011, 39(5): 1108-1114 (申铉京, 龙建武, 陈海鹏, 魏巍. 三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法. 电子学报, 2011, 39(5): 1108-1114)[10] Krinidis S, Chatzis V. A robust fuzzy local information C-means clustering algorithm. IEEE Transactions on Image Processing, 2010, 19(5): 1328-1337[11] Ma L, Staunton R C. A modified fuzzy C-means image segmentation algorithm for use with uneven illumination patterns. Pattern Recognition, 2007, 40(11): 3005-3011[12] Wei Wei, Shen Xuan-Jing, Qian Qing-Ji. An adaptive thresholding algorithm based on grayscale wave transformation for industrial inspection images. Acta Automatica Sinica, 2011, 37(8): 944-953 (魏巍, 申铉京, 千庆姬. 工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法. 自动化学报, 2011, 37(8): 944-953)[13] Kim I K, Jung D W, Park R H. Document image binarization based on topographic analysis using a water flow model. Pattern Recognition, 2002, 35(1): 265-277[14] Oh H H, Lim K T, Chien S I. An improved binarization algorithm based on a water flow model for document image with inhomogeneous backgrounds. Pattern Recognition, 2005, 38(12): 2612-2625
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-09-22
  • 修回日期:  2012-02-08
  • 刊出日期:  2012-07-20

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