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A Local Thresholding Algorithm for Image Segmentation by Using Gradient Orientation Histogram
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AI
DOI：10.3390/app15179808.png)
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摘要
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本文提出了一种新的局部阈值化方法，以进一步探索梯度和图像模式之间的关系。在大多数研究中，图像梯度直方图被简单地划分为在角度空间中具有相同间隔的K个区间。这类经验方法可能无法完全捕捉像素间的相关性信息。本文将基于方差的思想应用于梯度方向直方图，将像素聚类到具有不同角度间隔的子集中。分别分析这些具有相似常见模式的子集，有助于辅助实现图像分割的最优阈值。在结果评估中，所提出的算法与其他一维和二维直方图阈值化方法以及混合局部-全局阈值化方法进行了比较。结果表明，所提出的算法能够有效识别属于同一类别的图像的常见特征，并在阈值数量增加时保持稳定的性能。此外，该算法的处理时间与其他算法相当，显示出在实时场景中的潜在应用价值。
Keyword:
local thresholding method
image segmentation
Otsu method
2-D gradient orientation histogram
AI总结
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期刊
A
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2.5
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机构
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