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本文提出了一种新的图象分割算法 ,该算法首先检测边缘 ,在边界图象的基础上进行图象二值化 ,保留了边界特征 ,而且能自适应地选择阈值 ,克服了一维最大熵阈值方法进行图象分割时丢失边界特征的缺点。大量实验表明该算法取得了很好的效果 ,而且可以处理低质量或边缘模糊的图象 ,具有一定的推广实用价值
基于边界特征的一维最大熵图象分割算法的研究与实现
【摘 要】
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本文提出了一种新的图象分割算法 ,该算法首先检测边缘 ,在边界图象的基础上进行图象二值化 ,保留了边界特征 ,而且能自适应地选择阈值 ,克服了一维最大熵阈值方法进行图象分割时丢失边界特征的缺点。大量实验表明该算法取得了很好的效果 ,而且可以处理低质量或边缘模糊的图象 ,具有一定的推广实用价值
【机 构】
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华东师范大学计算机系,上海,200062
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2002年06期
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