二维折线Otsu法提升灰度图像分割性能

本文主要探讨了"灰度图像二维Otsu折线阈值分割法"，这是在计算机工程与应用领域的一项重要研究。论文的焦点在于改进传统的Otsu阈值分割算法，该算法最初由大津(Otsu)在1979年提出，以其最大类间方差作为分割基础，对于图像中的目标与背景进行区分。然而，Otsu法对于噪声和其他干扰因素较为敏感，特别是当目标与背景的比例不均衡或图像特征复杂时，其分割效果会受到影响。 针对这一问题，论文提出了一种新的二维线阈值型Otsu法。相比于单点阈值分割，这种方法考虑了图像像素点及其邻域的空间相关性，增强了抗噪性能。然而，原始二维Otsu法在处理图像边界信息时存在局限性，因为边界是分割过程中的关键因素，它直接影响到分割结果的精确性和完整性。 作者梁义涛、庞蕊和朱远坤在论文中，结合实验和理论分析，强调了在实际图像分割过程中充分考虑边界信息的重要性。他们提出的二维折线阈值方法，旨在通过对边界信息的迭代分割，得到一个实际的二维折线阈值，从而提高分割的精度和适应性。这种方法在边缘丰富的图像分割中表现出色，具有良好的分割普适性，能够在保持简单有效的同时，更好地抵抗噪声和处理复杂的分割场景。 通过比较，二维折线阈值型Otsu法相较于传统Otsu法在灰度图像分割方面取得了显著的提升，使得线阈值分割在二维Otsu法的应用中变得更加可行和广泛。论文的研究成果对于改进图像处理中的分割技术具有重要的理论价值和实践意义，有助于推动图像分析领域的进一步发展。