低对比度图像分割算法研究
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2021-02-11
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文章编号!
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低对比度图像分割算法研究
聂守平
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南京师范大学光电技术江苏省重点实验室#江苏 南京
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南京邮电学院图像处理与图像通信江苏省重点实验室#江苏 南京
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摘要
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在分析图像分割算法的基础上#针对灰度随机分布的低对比度图像#提出采用空 间区域方差和灰度区域方
差进行图像增强和灰度分区$实验结果表明该方法能有效地实现低对比度图像的分割$
关键词
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信息光学%图像分割%方差%图像增强
中图分类号
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文献标识码
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收稿日期&
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%收到修改稿日期&
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基金项目&江 苏 省 自 然 科 学 基 金 !
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"和 南 京 邮 电 学 院 图 像 处 理 与 图 像 通 信 江 苏 省 重 点 实 验 室 开 放 基 金
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"资助项目$
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作者简介&聂守平!
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"#男#南京师范大学物理科学与技术学院副教授#博士#主要从事光信息处理和图像处理研究$
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引
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言
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图像分割的目的是将图像像素按属性归类#从
而把图像划分成一系列互不重叠的区域#同一个区
域的像素具有相同的属性$图像分割的难易程度取
决于所要分割图像的复杂程度$如果背景和目标在
灰度上存在 差异#可以 选择 灰 度阈值
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(
(
!包括 单 阈
值)多阈值)自适应阈值等"作为特征来分割背景和
目标$对于自然背景下的图像#其特征是目标和背
景之间对比度差)目标边缘模糊和噪声大#这时应用
分水岭算法
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效果较好$ 若已知要分割目标的大
小形状#可以 通 过 建 立 目 标 结 构 元 素 用 数 学 形 态
学
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方法或采用匹配模板
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来处理$
低对比度图像的特征分割#其主要特征是目标
内部各处的灰度级变化明显#但又不是简单的单调
变化#显示不出任何可以辨别的规律#这主要是由于
目标的吸收系数)反射系数不同#以及由成像系统的
电噪声和胶片颗粒噪声引入的$同时目标与目标之
间没有显著的灰度变化也给区域分割带来了困难$
这种现象普遍存在于
U
射线图 像)显微图 像)超声
波图像和红外图像的分析和检测中#因而研究低对
比度图像的分割具有重要的意义$
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!
低对比度图像增强
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若一幅图像的灰度分布过于集中在一个动态范
围很小的区域内#由此产生的对比度减弱可以采取
线性或非线性灰度变换#扩大灰度的动态范围#也可
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卷
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