自适应多目标图像分割：基于灰度直方图的改进OTSU方法

本篇论文研究论文《基于灰度直方图的图像分割方法》由作者潘静岩，来自电子科技大学光电信息学院激光雷达实验室，探讨了一个关键的图像处理技术——图像分割。在当前的图像处理领域，图像分割是一项基础且重要的任务，尤其对于多目标场景，如自动目标识别，其准确性和效率至关重要。论文主要围绕多目标图像分割展开，提出了一个自适应的方法，该方法是在经典的最大类间方差法（OTSU方法）基础上进行改进的。 传统OTSU方法基于单阈值分割，将图像分为两个类别，这种方法简单易实现，但存在计算量大、耗时的问题，特别是当面对多目标图像时，这种方法的局限性就更为明显。作者意识到这一点后，通过引入灰度直方图的概念，实现了对图像中最佳目标个数的自适应确定。这种方法不再局限于寻找单个最优阈值，而是能够根据图像特性动态确定多个阈值，从而实现更精细的多目标分割，显著提高了分割速度和效果。 论文通过实验验证了这种自适应多目标图像分割算法的有效性，尤其是在处理复杂图像时，不仅能够快速分割，还能确保分割质量。与众多常见的阈值选取方法（如最大类间方差法、最佳熵法等）相比，该方法展现出更好的性能。此外，由于使用了灰度直方图，该算法在处理不同灰度级分布的图像时表现得更加灵活，适应性更强。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于灰度直方图的自适应多目标图像分割方法，它改进了OTSU算法，解决了单阈值分割的局限性，提升了图像分割的效率和准确性，对于实际的图像处理和分析系统具有重要意义。