自适应模糊阈值图像分割技术及直方图变换方法

"本文主要探讨了图像的自适应模糊阈值分割法，针对当前模糊阈值分割方法在选择窗口宽度上的挑战，提出了一种新的自适应窗宽选取策略。此外，对于那些使用传统模糊阈值方法难以分割的图像，尤其是具有单峰或双峰差异显著的直方图图像，作者提出了一种直方图变换技术，结合自适应模糊阈值分割法，能够实现有效的图像分割。实验证明，这种方法具有简洁性、高效性和良好的鲁棒性。该研究得到了南京航空航天大学民航科研基金的支持。" 在图像处理领域，阈值分割是一种常见的图像分段技术，它将图像像素分为不同的类别，通常是为了突出图像中的特定特征或结构。模糊阈值分割法是阈值分割的一种变体，它利用模糊集理论，允许像素在不同类别之间具有一定的模糊性，而不是简单地归类到一个明确的类别。然而，选择合适的窗口宽度（也称为模糊度参数）对于模糊阈值分割至关重要，但也是一个复杂的问题。本文提出的自适应窗宽选取方法解决了这一难题，它基于预设的隶属函数和图像像素类别数来动态调整窗口宽度，从而更好地适应图像的特性。 对于那些直方图呈现单峰或双峰差别的图像，传统的模糊阈值方法可能无法有效地找到分割点。因此，作者引入了直方图变换技术。通过对图像的直方图进行变换，可以改变其分布特性，使得变换后的直方图更利于应用模糊阈值分割。这种方法可以处理那些难以分割的图像，尤其是在峰值差异大的情况下。 实证分析显示，通过上述自适应模糊阈值分割法和直方图变换相结合的方法，可以得到满意的结果。这种方法不仅算法简单，而且分割效果好，对噪声和图像变化具有较强的鲁棒性。这表明，该方法在实际的图像处理应用中具有广泛的应用前景，特别是在需要精确分割复杂或具有挑战性图像特征的场景中。 这篇研究为图像分割提供了新的思路，特别是在模糊阈值分割领域，通过自适应窗宽选择和直方图变换，提高了分割的准确性和鲁棒性，对于后续的图像分析和识别任务有着重要的意义。