小波自适应阈值大米垩白分割：直方图修正方法

"基于直方图修正的小波自适应阈值大米垩白分割 (2010年)" 这篇论文探讨了一种用于大米垩白区域分割的图像处理方法，该方法结合了直方图修正和小波分析，以提高阈值选择的准确性并降低噪声影响。在大米图像分割过程中，由于图像噪声、光照不均等因素，原始图像的直方图往往呈现明显的锯齿状变化，这导致在阈值选择时出现大量非真实阈值点，从而影响分割效果。 直方图修正是一种常用的图像处理技术，旨在平滑图像的直方图，减少锯齿状变化。论文中提到，通过直方图修正，可以消除虚假阈值点，保持真正有意义的阈值点位置和值不变，从而增强阈值选取的抗噪声能力。这种方法有助于在复杂背景下准确识别大米垩白区域。 同时，论文引入了小波分析进行自适应多分辨率阈值定位。小波分析能将图像在不同尺度上进行分解，通过分析不同尺度下的特征，可以更精确地定位阈值点。这种自适应性使得阈值选取更加灵活，能够在不同噪声水平下找到合适的分割阈值，进一步提高分割的精度。 实验结果证明，结合直方图修正和小波自适应阈值定位的策略能够有效地分割出大米图像中的垩白区域，这在大米品质检测、病害识别等领域具有重要的应用价值。该研究不仅为大米图像处理提供了一种新方法，也为其他领域中类似问题的解决提供了参考。 关键词涉及大米垩白分割、直方图修正、图像分割、阈值选择和小波分析。这篇论文属于自然科学类别，受到国家自然科学基金的支持，发表于《重庆邮电大学学报（自然科学版）》2010年第2期。文章编号为1673-825X（2010）02-0218-05，展示了作者在计算机科学与技术领域的研究工作，尤其是在图像处理和模式识别方面的贡献。