一种基于二维Otsu阈值法改进的区域生长红外图像分割法_第1页
一种基于二维Otsu阈值法改进的区域生长红外图像分割法_第2页
一种基于二维Otsu阈值法改进的区域生长红外图像分割法_第3页
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文档简介

测等领域的广泛应用，红外图tsu的区域生长红外图像分割法。通过对红外图像进行灰度变换，减tsu算法进行细节处理，最终实现了对红外图像的有效分割。实验结，该方法能够取得较好的分割效果，且具有较高的鲁棒性和实用经广泛应用于物体检测、识别和监测等领域，其优势在照不足或全黑的环境中仍能获取清晰的图像。而在实际应用此，边缘检测等。其中，阈值分割是最常用的方法之一，它基于像素灰Otsu图红外图像分割方法。该方法通过对红外图像进行灰度变换，减少tsu。uu了图像的颜色信息，具有较好的分割效果。其主要思想是通过行二维灰度均衡化，将彩色图像转化为灰度图像，然后利用二。然后，计算二维灰度直方图，根据灰度分布特征，自适应地确定法分割成多方法。其主要思想是通过谷底点或谷峰点将图像分成若干个不，然后通过区域生长算法将相邻的像素点合并成一个区域。该算法可以有效地提取图像中的目标，并且对小目标具有较好的处理效果。了基于单个种子点的区域生长算法。具体地，从图像中选取一个像素点作为种子点，然后根据种子点周围像素点的像素值差异，判断是否加入该种子点所在的区域。通过不断的种子点种植和区域扩散，R本文提出的方法在各项指标上均优于传统方法，尤其是tsu通过对红外图像进行灰度变换，减少干扰因素，然后利用改进的Ots

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