摘要：在当今现代计算机和信息科学技术快速发展的今天，图像渐渐成为人们获得和理解信息的主要途径，因此，对图像的处理变得更为重要。随着图像处理技术的不断地创新，逐步形成了自己的理论框架体系。图像作为人类视觉识别和认知外界的基础，使得图像处理在国防、气象、航天技术、军事等诸多领域的应用需求不断的增加。

在目前的图像分割技术中，Otsu作为一种自动选取阈值中较为经典的算法，对其进行改进已经成为了目前研究的一个重要方向。传统的Otsu算法是通过求出各类之间的最大方差来确定最佳阈值的，当背景和目标之间的分离效果最好的时就是取得最优阈值的时候，此时的图像分割结果更有效。然而传统的Otsu算法的计算量大、耗时等缺点，当分割的图像受到噪声影响时，使用传统的Otsu算法对图像进行分割时会出现错误分割的情况。为了减少计算量、节约空间，本文将一维Otsu扩展到二维，同时考虑各类的内聚性，利用类内绝对差和类间离差的之间的比值作为新的评判函数来选取阈值，进而提出Otsu的改进算法。与传统Otsu算法相比，改进算法在获得更佳效果的同时提高了计算量、降低了计算复杂度。

关键词：图像分割；阈值选取；Otsu算法

目录

摘要

ABSTRACT

1  绪论-1

1.1图像分割研究背景及意义-1

1.2图像分割的研究现状-1

1.3图像分割算法综述-2

1.3.1图像分割的定义-2

1.3.2基于阈值的分割算法-2

1.3.3基于区域的图像分割算法-3

1.3.4基于边缘的图像分割算法-3

1.4本章小结-4

2  基于Otsu算法的图像分割方法-5

2.1 Otsu算法简介-5

2.2一维Otsu算法-5

2.3一维Otsu算法的改进-6

2.4二维Otsu算法-7

2.5二维Otsu算法的改进-10

2.6本章总结-10

3  基于Otsu的图像分割算法的实现-12

3.1一维Otsu及其改进算法的实现-12

3.2二维Otsu及其改进算法的实现-13

3.3本章小结-15

4  总结-16

参考文献-17

致  谢-18