自适应OTSU图像分割算法优化：提升小目标分割精度

本文主要探讨了一种基于阈值的自适应改进OTSU图像分割方法，由刘斌、李德华、肖聪和吴迪凡四位作者共同研究。他们专注于图像处理领域，尤其是模式识别与智能系统和人工智能方向的研究。论文背景强调了图像分割作为图像处理和分析过程中的核心环节，其重要性不容忽视。传统OTSU算法是一种单阈值分割方法，其核心思想是寻找最佳阈值，以最大化类别间的方差，从而实现目标与背景的有效分离。 然而，当图像中目标区域相对较小的情况下，传统的OTSU方法可能无法提供理想的分割结果。针对这一问题，作者们提出了一种自适应改进的OTSU算法。新算法在保持原有的方差最大化原则的同时，也考虑了同类内部的凝聚性，增强了对小目标的敏感性和准确性。这种方法的引入显著提高了分割精度，特别在处理目标占用面积较小的图像时，能够获得更好的分割效果。 论文的关键词包括：数字图像处理、图像分割、阈值分割以及改进的OTSU算法。研究者通过将这种自适应策略融入OTSU技术，旨在扩展其应用范围并提升图像处理任务的整体性能。文章引用的中图分类号TP391，表明这是一项针对计算机视觉和图像处理技术的深入研究。 这篇论文为图像分割领域提供了一种创新的方法，不仅保留了OTSU算法的传统优点，还通过自适应性增强了解决小目标分割难题的能力，对于提高图像分析和理解的效率具有重要意义。