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1) 全局值:T=T,值与图像像素的本身性质和局部区域性质相关。
3) 动态值 :T=T,值与像素坐标,图像像素的本身性质和局部区域性质相
关。
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全局值对整幅图像仅设置一个分割值,通常在图像不太复杂、灰度分布较集
中的情况下采用;局部值则将图像划分为若干个子图像,并对每个子图像设定
局部值;动态值是根据空间信息和灰度信息确定。局部值分割法虽然能改善分割
效果,但存在几个缺点:
1) 每幅子图像的尺寸不能太小,否则出的结果无意义。
2) 每幅图像的分割是任意的,如果有一幅子图像正好落在目标区域或背景
区域,而根据统计结果对其进行分割,也许会产生更差的结果.
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3) 局部值法对每一幅子图像都要进行统计 ,速度慢,难以适应实时性的要
求。
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全局值分割方法在图像处理中应用比较多,它在整幅图像内采用固定的值
分割图像.考虑到全局值分割方法应用的广泛性,本文所着重讨论的就是全局值分
割方法中的直方图法和基于遗传算法的最大类间方差法。在本节中,将重点讨
论灰度直方图法,最大类间方差法以及基于遗传算法的最大类间方差法留待下
章做继续深入地讨论。
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4.2.3 直方图法(de 法)
Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图法(也称 de 法) 是典型的全
局单值分割方法 .该方法的基本思想是 :假设图像中有明显的目标和背景 ,则其灰
度直方图呈分布,所示: