改进的灰度-局部方差二维直方图图像分割技术

"这篇论文主要探讨了改进的灰度-局部方差二维直方图图像分割方法，以提高图像在高斯噪声环境下的分割效果。针对传统二维直方图方法的一致性低、对比度低和分割准确性不足的问题，研究者提出了一种结合灰度和局部方差的新方法。局部方差考虑了像素点与中心像素的数据离散程度，并减少了噪声的影响。为优化计算效率，采用了快速递推算法。实验结果显示，这种方法在对比度和分割效果上优于传统的Otsu灰度-平均灰度法和平均灰度-梯度法。" 图像分割在图像处理领域中扮演着至关重要的角色，是许多图像分析和视觉系统的基础。阈值分割是一种常用的技术，依赖于灰度差异来区分图像区域。Otsu法，即最大类间方差法，因其出色的分割效果、鲁棒性和与其他非阈值法的兼容性而受到广泛研究。近年来，Otsu法在几何参数测量和交通车道线识别等实际应用中显示出了其价值。 然而，基于一维直方图的阈值分割方法忽略了图像的空间信息，导致分割质量可能受到影响。为解决这一问题，论文提出了改进的二维直方图方法，结合灰度和局部方差。局部方差能够更好地捕捉图像内部的局部变化，对噪声有较好的抵抗能力。通过将局部方差引入到二维直方图中，可以更精确地识别和分割图像的特征区域。 为了加快分割过程并减少计算量，研究中采用了快速递推算法。这种方法可以有效地更新局部方差，从而实现高效分割。实验比较了改进方法与传统Otsu灰度-平均灰度法和平均灰度-梯度法的性能，证明了新方法在分割效果、一致性以及对比度方面都有显著提升。 该论文提出的改进的灰度-局部方差二维直方图图像分割方法在高斯噪声环境中表现优越，对于图像处理领域的图像分割技术是一个有价值的贡献。通过结合灰度信息和局部方差，这种方法提高了分割的精度，特别是在噪声较大的情况下，为后续的图像分析和处理提供了更为可靠的图像基础。