二维Otsu阈值分割优化：快速算法与低SNR图像处理

"论文研究-噪声图像的快速二维Otsu阈值分割.pdf" 这篇论文针对噪声图像处理中的二维Otsu阈值分割方法进行了优化，旨在提高处理速度并改进分割效果。二维Otsu方法是一种广泛应用的图像二值化技术，尤其在处理含有不同亮度区域的图像时表现出强大的抗噪能力。然而，传统的二维Otsu算法计算复杂度较高，对于大尺寸图像来说，执行效率较低。 论文提出了一种快速实现二维Otsu阈值分割的新方法。该方法利用二维随机变量的边缘概率分布，将原本需要在二维直方图中寻找最佳阈值（s*, t*）的过程，转换为分别在一维直方图上寻找最佳阈值s*和t*。这一转换降低了计算复杂度，使得时间复杂度从原来的O(L^4)降低到O(L)，空间复杂度从S(L^2)降低到S(L)，其中L表示灰度级的数量。 此外，为了提升分割效果，论文还引入了类内方差的定义。类内方差是衡量同一类像素内部灰度离散程度的指标，通过优化这个指标，可以更准确地划分图像的前景和背景。论文提出了新的最佳阈值判别式，旨在减小噪声对分割结果的影响，从而提高分割的准确性。 实验结果显示，这种新方法在保持原二维Otsu算法抗噪性强的优点的同时，显著提高了处理速度，并且分割错误率低于原二维Otsu方法。特别适合于处理含有高斯噪声的图像，为快速阈值分割提供了解决方案。 关键词涉及的领域包括图像处理、阈值分割、二维Otsu算法、类间方差、类内方差和边缘概率分布。这些概念在图像分析和计算机视觉领域至关重要，它们帮助理解和优化图像处理过程，特别是在噪声环境中，有效地进行图像二值化和分割，对于后续的图像分析和识别任务具有重要意义。 这篇论文的贡献在于提供了一个高效、准确的噪声图像二维Otsu阈值分割方法，对于实时性和精度要求高的应用，如医学影像分析、遥感图像处理和机器视觉等，具有很高的实用价值。