基于Otsu方法的图像分割技术研究开题报告
2021-02-26 11:19:39
1. 研究目的与意义(文献综述)
1.1研究背景及现状
人类从外部接收到的信息中有很大一部分是来源于眼睛的视觉信息。
而图像作为人类视觉信息传递的主要媒介,在人类传达和接收信息的过程中扮演着不可或缺的角色。
特别是近年来,图像的重要性在与人类生活密切相关的各个行业领域体现地越来越明显。
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2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究的基本内容及目标
图像分割主要包括阈值法、区域分割法、边缘分割法和基于特定理论的分割方法等。
阈值法因其简单、快速而应用十分广泛。
在众多阈值分割方法中,由日本学者otsu提出的otsu法因计算简单自适应性强而被广泛使用。
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3. 研究计划与安排
2017年2月20日--3月10日 搜集资料,撰写开题报告
2017年3月13日--3月24日 论文开题
2017年3月27日--5月12日 撰写论文初稿
2017年5月15日--6月9日 修改论文
2017年6月12日--6月16日 论文答辩
4. 参考文献(12篇以上)
[1]何志勇,孙立宁,陈立国. Otsu准则下分割阈值的快速计算[J]. 电子学报,2013,02:267-272.
[2]范朝冬,欧阳红林,张英杰. 基于小概率策略的Otsu图像分割方法[J]. 电子与信息学报,2013,09:2081-2087.
[3]陈峥,石勇鹏,吉书鹏. 一种改进的Otsu图像阈值分割算法[J]. 激光与红外,2012,05:584-588.
[4]何志勇,孙立宁,黄伟国,陈立国. 基于Otsu准则和直线截距直方图的阈值分割[J]. 光学精密工程,2012,10:2315-2323.
[5]胡敏,李梅,汪荣贵. 改进的Otsu算法在图像分割中的应用[J]. 电子测量与仪器学报,2010,05:443-449.
[6]吴一全,樊军,吴诗婳. 改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法[J]. 电子测量与仪器学报,2011,03:218-225.
[7]申铉京,龙建武,陈海鹏,魏巍. 三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法[J]. 电子学报,2011,05:1108-1114.
[8]张新明,孙印杰,郑延斌. 二维直方图准分的Otsu图像分割及其快速实现[J]. 电子学报,2011,08:1778-1784.
[9]范九伦,赵凤. 灰度图像的二维Otsu曲线阈值分割法[J]. 电子学报,2007,04:751-755.
[10]刘健庄,栗文青. 灰度图象的二维Otsu自动阈值分割法[J]. 自动化学报,1993,01:101-105.
[11]范朝冬,欧阳红林,肖乐意. 基于空间截面投影的Otsu图像分割算法[J]. 通信学报,2014,05:70-78 87.
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[13] Hamdaoui F, Sakly A, Mtibaa A. An Efficient Multi Level Thresholding Method for Image Segmentation Based on the Hybridization of Modified PSO and Otsu’s Method[M]// Computational Intelligence Applications in Modeling and Control. Springer International Publishing, 2015:343-367.
[14] Mandal J K, Ghosh A. Edge Detection by Modified OTSU Method[C]// International Conference on Computer Science amp; Information Technology. 2013:233-240.
[15]Ding R, Liu J, Bailin L I, et al. Modified multilevel thresholding Otsu method for image segmentation[J]. Journal of Computer Applications, 2013.
[16]Harb E B, Isa N A M, Salamah S A. Improved image magnification algorithm based on Otsu thresholding ☆[J]. Computers amp; Electrical Engineering, 2015, 46:338-355.
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