【摘 要】
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采用最大类间方差法、最大熵法和最小误差法3种经典全局阈值方法获得的阈值,存在一定偏差.针对该问题,提出了一种采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架（TOF）.本优化框架先利
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）,重庆理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61305046;61502065);吉林省自然科学基金项目(20140101193JC;20130522117JH;20150101055JC);重庆理工大学科研启动基金项目(2014ZD27)~~
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采用最大类间方差法、最大熵法和最小误差法3种经典全局阈值方法获得的阈值,存在一定偏差.针对该问题,提出了一种采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架（TOF）.本优化框架先利用全局阈值算法获得初始阈值,将图像粗分为背景和目标2个部分,然后分别计算各部分均值和方差来拟合出2个高斯分布.由于最佳阈值位于2个高斯分布的交点位置,为此本框架采用多次迭代方式来优化阈值,直至最终收敛到最佳阈值.为提高抗噪性能,结合三维直方图重建和降维思想,提出了一种鲁棒的采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架（RTOF）.实验结果表明
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