【摘 要】
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在对基于相对熵的阈值分割算法(relative entropy-based thresholding)深入研究的基础上,针对目前相应算法(传统算法及最新的改进算法)抗噪性能不强的缺陷,提出了一种新的改进算法。新方法引入了一种新的自适应中值滤波,采用非线性滤波后的中心点及其邻域象素构建共生矩阵,不仅有效地降低了噪声的干扰,而且对不含噪图像和加噪图像都能取得很好的分割结果,在多幅经典图像的分割中取得了
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094;扬州大学工学院,扬州,225009;南京工程学院通信工程学院,南京,211167
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在对基于相对熵的阈值分割算法(relative entropy-based thresholding)深入研究的基础上,针对目前相应算法(传统算法及最新的改进算法)抗噪性能不强的缺陷,提出了一种新的改进算法。新方法引入了一种新的自适应中值滤波,采用非线性滤波后的中心点及其邻域象素构建共生矩阵,不仅有效地降低了噪声的干扰,而且对不含噪图像和加噪图像都能取得很好的分割结果,在多幅经典图像的分割中取得了满意的效果,实验效果优于对比算法。
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