参考文献/References:
[1] 章毓晋.图象分割评价技术分类和比较[J].中国图象图形学报,1996,1(2):151-157.
[2] OTSU N.A threshold selection method from gray-level histograms[J].IEEE Transactions on System Man and Cybernetic,1979,9(1):62-66.
[3] 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,1993,19(1):101-105.
[4] 郝颖明,朱枫.2维Otsu自适应阈值的快速算法[J].中国图象图形学报,2005,10(4):484-488.
[5] 杨金龙,张光南,厉树忠,等.基于二维直方图的图像分割算法研究[J].激光与红外,2008,38(4):400-403.
[6] 吴一全,潘喆,吴文怡,等.二维直方图区域斜分的最大熵阈值分割算法[J].模式识别与人工智能,2009,22(1):162-168.
[7] 范九伦,雷博.灰度图像最小误差阈值分割法的二维推广[J].自动化学报,2009,35(4):386-393.
[8] 梁义涛,庞蕊,朱远坤.灰度图像二维Otsu折线阈值分割法[J].计算机工程与应用,2012,48(33):178-182.
[9] 朱齐丹,荆丽秋,毕荣生,等.最小误差阈值分割法的改进算法[J].光电工程,2010,37(7):107-113.
[10] 陈琪,熊博莅,陆军,等.改进的二维 Otsu 图像分割方法及其快速实现[J]. 电子与信息学报,2010,32(5):1100-1104.
[11] 李淼,杨恢先.改进二维直方图区域划分的阈值分割方法研究[J].光电子·激光,2013,24(7):1426-1433.
[12] 张新明,李振云,孙印杰,等.快速二维直方图斜分最小误差的图像阈值分割[J].电光与控制,2012,19(6):8-12.
[13] 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,2013,41(2):267-272.
[14] 钱卫星,黄丽亚.基于二维Otsu的自适应阈值快速算法改进[J].华侨大学学报(自然科学版),2015,36(4):427-431.
相似文献/References:
[1]凌朝东,陈虎,杨骁,等.结合SLIC超像素和DBSCAN聚类的眼底图像硬性渗出检测方法[J].华侨大学学报(自然科学版),2015,36(4):399.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2015.04.0399]
LING Chao-dong,CHEN Hu,YANG Xiao,et al.Fundus Image Hard Exudates Detection Based on SLIC Superpixels and DBSCAN Clustering[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2015,36(1):399.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2015.04.0399]
[2]谢超,谢明红.应用局部自适应阈值方法检测圆形标志点[J].华侨大学学报(自然科学版),2016,37(2):134.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2016.02.0134]
XIE Chao,XIE Minghong.Circular Mark Point Detecting Research Based on Local Adaptive Threshold[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2016,37(1):134.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2016.02.0134]
[3]钱卫星,黄丽亚.二维Otsu自适应阈值快速算法的改进[J].华侨大学学报(自然科学版),2015,36(4):427.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2015.04.0427]
QIAN Wei-xing,HUANG Li-ya.Improvement for 2D Otsu Adaptive Threshold Fast Algorithm[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2015,36(1):427.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2015.04.0427]