1) two-dimensional maximum between-cluster average deviation
2维最大类间平均离差法
2) 2-D Otsu method
二维最大类间方差法
1.
2-D Otsu method not only considers the distribution of the gray information,but also takes advantage of the spatial neighbor information by using the 2-D histogram of the image,so it often gets better anti-noise performance.
由于二维最大类间方差法不仅反映了图像的像素点灰度分布信息,还反映了邻域空间相关信息,因此有较好的抗噪能力。
3) Otsu method
最大类间方差法
1.
It was testified and compared with the Otsu method and the maximum entropy method.
在图像的目标和背景像素灰度均服从正态分布时 ,提出了一种改进的基于最大类间方差法的图像分割算法 。
2.
Base on analyzing image segmentation methods now available,a method of flame image segmentation is put forward to solve gray-level histogram shape limit and unsteady segmentation effect of the Otsu method.
在分析现有图像分割方法特点的基础上,针对最大类间方差法(Otsu法)易受图像直方图形状的限制以及分割效果不稳定等问题,提出一种火焰图像分割的综合方法,即利用HSI颜色空间参数对火焰图像建立彩色空间模型,根据火焰图像的S(饱和度)、H(颜色)等特征参数对图像进行预处理,以确定火焰疑似区域,再用最大类间方差法进行阈值分割。
3.
First the Otsu method was implemented to select a threshold in luminance field of the image automatically.
首先使用最大类间方差法在舌图像的亮度范围内自动选取阈值,提取出较亮的舌体部分,然后再利用粗糙度信息进一步剔除非舌体部分,最后使用数学形态学的膨胀、腐蚀和开运算操作等方法进行后续处理,得到最终结果,成功地实现了舌像分割的功能。
4) Otsu
最大类间方差法
1.
Application of the OTSU Method in Image Processing;
最大类间方差法在图像处理中的应用
2.
This paper proposes a rapid threshold method which combines the GCPSO with Otsu.
提出了一种将保证收敛粒子群算法与最大类间方差法相结合的快速阈值分割法。
3.
First, use OTSU method to make license plate image binarization, and then use genetic algorithm to map the entire license plate matching search feature.
先用最大类间方差法(OTSU)对车牌图像进行二值化,然后利用遗传算法对全图进行车牌特征匹配搜索,结合区域特征向量构造的适应度函数,最终找到车牌区域的最佳定位参量。
5) Otsu algorithm
最大类间方差法
1.
After determining the threshold by OTSU algorithm,the longest-chord based method detected the boundary of pupil more effectively than the prevailing algorithms based on circular template.
针对现有虹膜定位算法的局限性,提出一种检测变形瞳孔的算法,实现了精确快速的虹膜定位,并通过最大类间方差法确定图像阈值。
6) OSTU method
最大类间方差法
1.
By OSTU method,the numeral image is changed into binary image,and the center position and the target area are extracted separately.
首先,采用改进的最大类间方差法(OSTU)对数字图像进行二值处理,分别提取目标的形心位置和目标面积的大小,同时对目标区域进行标记,设定面积阈值,根据目标的面积大小,初步判断目标粘连与遮挡;然后,根据粘连目标区域灰度直方图波峰、波谷的变化情况分离目标,求目标灰度平均值,采用Hough变换拟合算法获得目标中轴线;最后,计算目标的倾角。
补充资料：[3-(aminosulfonyl)-4-chloro-N-(2.3-dihydro-2-methyl-1H-indol-1-yl)benzamide]
分子式：C16H16ClN3O3S
分子量：365.5
CAS号：26807-65-8
性质：暂无
制备方法：暂无
用途：用于轻、中度原发性高血压。
分子量：365.5
CAS号：26807-65-8
性质：暂无
制备方法：暂无
用途：用于轻、中度原发性高血压。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条