二维直方图压缩与改进OTSU算法的图像分割

"这篇论文是2009年由马胜前、张光南、杨金龙和佘乾顺发表在《西北师范大学学报(自然科学版)》上的，属于自然科学领域的学术论文，主要研究了图像处理中的Otsu图像分割算法的改进。论文探讨了灰度图像的传统二维最大类间方差Otsu方法，并提出了一种新的阈值分割输出函数，同时采用二维直方图压缩预搜索的方法来减少运算量，从而提高分割效率和识别能力。该研究得到了甘肃省科技攻关项目的资助。" 基于二维直方图的Otsu图像分割算法改进是一个重要的图像处理技术，原始的Otsu方法是一种自适应阈值选择策略，适用于灰度图像的二值化。该方法基于类间方差（或称互信息）最大化的原则，将图像分为前景和背景两部分，使得两类的方差之和最大，以此达到最佳的分割效果。 然而，传统的Otsu方法主要处理一维直方图，对于复杂图像，二维直方图可以提供更丰富的灰度级分布信息。论文指出，通过分析灰度图像的二维最大类间方差，可以更精确地反映图像的特征，从而改善分割效果。改进之处在于设计了一个新的阈值分割输出函数，这个函数可能考虑了更多的灰度级关系和像素间的相互作用，以增强分割的准确性。 此外，论文还引入了二维直方图压缩预搜索技术，这一方法旨在减少计算量。在实际应用中，处理高分辨率图像时，完整的二维直方图计算会带来较大的计算负担。通过压缩直方图，可以提前筛选出潜在的分割区域，减少了后续计算的复杂性，显著提高了算法的运行速度。 论文通过理论分析和实验验证，证明了所提方法在保持较高识别能力的同时，大幅提升了分割效率。这为图像处理领域提供了更为高效且准确的图像分割工具，特别是在处理大量图像数据或实时图像处理系统中，这样的优化显得尤为重要。 这篇论文对Otsu算法的改进，不仅优化了传统方法的不足，还提高了其在复杂图像分割任务中的性能，对于计算机视觉、图像分析以及自动化检测等领域具有重要的理论价值和实践意义。