交互式Otsu阈值分割目标提取技术研究

"基于交互式和改进Otsu阈值分割的目标提取 .pdf" 本文主要探讨的是在计算机应用技术领域中，如何通过改进Otsu阈值分割方法来提高目标提取的精度和抗噪声能力。Otsu算法是一种经典的图像二值化技术，常用于图像处理中的目标分割，但其在处理具有复杂边缘和背景噪声的图像时可能会出现不足。徐德军和胡东红针对这一问题进行了深入研究，并提出两个创新性的改进策略。 首先，他们结合信息熵和类间方差改进了阈值判别函数。信息熵是衡量图像信息量的一个重要指标，而类间方差则反映了不同类别之间的差异程度。将两者结合起来，可以更全面地评估图像的分割效果，弥补经典Otsu算法仅依赖于类间方差的局限性。这种改进提高了算法对图像复杂情况的适应性，有助于保持目标边缘的连续性和完整性，使分割后的图像保留更多的有用信息。 其次，研究引入了交互式的方法，即在图像处理之前，人为地在图像上大致勾画出目标区域。这种方法可以有效地去除大部分背景和噪声，为后续的Otsu算法或其改进版提供一个相对纯净的区域进行分割。这样不仅增强了分割后目标的辨识度，而且显著降低了噪声对分割结果的干扰，提升了分割的稳定性。 通过大量的实验对比和验证，研究证明了这两种改进策略的有效性。改进思想一确保了分割目标能够较好地保持模糊边缘，保留的图像信息更加丰富；而改进思想二则显著增强了分割目标的特性，同时显著降低了噪声对算法性能的影响。这为计算机视觉和图像处理领域的目标提取提供了新的解决方案，特别是在处理含有复杂背景和噪声的图像时，这种改进的Otsu阈值分割方法将更具优势。 关键词涉及的计算机应用技术、Otsu算法、交互式操作、信息熵以及噪声处理，均是本文研究的核心内容。通过这些关键词，我们可以理解到这篇论文旨在通过技术创新提高图像处理的准确性和实用性，尤其在目标检测和分割的环节，为计算机视觉领域的实际应用提供了有价值的理论支持和方法论。