阈值与聚类分割算法：毫米波图像性能比较

本篇论文深入探讨了图像分割领域的关键问题，焦点在于基于阈值和像素聚类的分割算法性能比较。图像分割作为图像处理和分析的重要第一步，其目标是识别并提取出图像中的感兴趣区域，对于后续的图像分析具有基础性作用。研究者们为了提升分割效果，不断探索和创新，比如阈值分割方法因其计算效率高而在实际应用中广受欢迎，它通过比较像素灰度值与预设阈值来划分图像区域。 阈值分割算法如二值化、Otsu's方法等，利用单一或多个阈值将图像划分为不同的区域，其成功与否依赖于阈值的选择，这使得客观评价标准的缺失成为一个挑战。另一方面，聚类算法作为一种非监督学习方法，如K-means、DBSCAN等，通过寻找像素间的相似性和差异性来自动形成类别，适用于处理复杂图像结构。 论文作者选择了几种典型的阈值分割算法和聚类算法，针对8幅毫米波图像进行了实验。实验中，他们引入了错分类误差、均匀测度和区域间灰度对比度这三个评估指标，这些指标反映了分割结果的精度、均匀性和细节保留程度。通过对这些指标的量化分析，作者旨在比较不同算法在毫米波图像分割上的表现，以期揭示各自的优势和适用场景。 这篇论文不仅提供了对阈值和聚类分割方法的理论概述，还通过实证研究展示了在特定条件下，这两种方法如何影响图像分割的质量，并为后续的算法设计和选择提供了有价值的参考依据。这种性能比较有助于推动图像分割技术的发展，尤其是在对毫米波图像这类具有特殊特性的数据处理中。