改进的Otsu自适应分割算法在虹膜图像处理中的应用

"这篇论文提出了一种改进的快速Otsu自适应分割算法，该算法针对原始Otsu算法在处理灰度直方图峰值不明显时分割效果不佳的问题进行了优化。通过对类内灰度值根据分割目标背景信息的先验值进行调整，通过迭代计算实现类间方差的最大化，从而自动确定最佳阈值。该算法被应用于虹膜图像分割，实验结果显示，它在虹膜图像分割方面表现出色，具有快速运算速度、一定的鲁棒性和自适应性，适合于实时分割虹膜图像。此研究得到了山西省回国留学人员科研资助项目、山西省自然科学基金以及太原市科技局大学生创新项目的资助。" 本文详细探讨了Otsu算法在图像分割领域的局限性，特别是当图像的灰度直方图峰值不明显时，分割效果可能受到影响。为了克服这一问题，作者提出了一种改进的快速Otsu自适应分割算法。该方法引入了分割目标和背景的先验知识，通过对类内灰度值的调整，使得分割过程更加精确。通过迭代计算，算法能够自动找到最佳阈值，使得两类(目标与背景)之间的方差达到最大，从而提高分割的准确性。 在虹膜图像分割的应用中，由于虹膜图像的复杂性和独特性，选择合适的阈值对于准确识别虹膜特征至关重要。实验结果证实，所提出的改进算法在虹膜图像分割上表现出良好的性能，不仅分割效果理想，而且运算效率高，能够快速处理图像。此外，算法还展示了一定的鲁棒性，即使面对噪声或光照变化，也能保持稳定的分割效果。同时，其自适应性意味着它能够根据不同的虹膜图像自动调整参数，确保分割的质量。 该文的研究成果对于虹膜识别系统的设计和优化具有重要意义，特别是在实时应用中，如生物识别、安全验证等领域，能够提升虹膜图像的处理速度和识别率。此外，提出的改进算法也可能对其他类型的图像分割任务产生启示，为解决类似问题提供新的思路和方法。 关键词：Otsu算法，阈值，类间方差，虹膜图像分割 此篇研究工作由陈滨和田启川合作完成，他们分别在图像处理和机器学习领域有着深入的研究。他们的贡献在于提供了一个更有效的图像分割工具，对于推动相关领域的技术进步具有积极作用。