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基于CIE Lab彩色空间的灰度阈值分割方法: 一种基于CIE Lab彩色空间的灰度阈值分割方法，包括如下步骤：步骤1：将RGB彩色空间的图像变换至CIE Lab彩色空间；步骤2：对CIE Lab彩色空间的各个灰度通道进行高斯直方图滤波；步骤3：采用Otsu阈值法计算...; 龙鹏鲁华祥边昳徐露露王俭陈旭龚国良金敏陈刚

鲁棒的全局阈值分割方法: 一种鲁棒的全局阈值分割方法，包括如下步骤：步骤1：使用Otsu阈值法对灰度图像求取阈值To；步骤2：根据灰度图像前背景的方差定义平衡度因子η，获取以平衡度因子为准则的阈值Tb；...; 龙鹏鲁华祥边昳徐露露王俭陈旭龚国良金敏陈刚

方差不对称先验信息引导的全局阈值分割方法被引量：2: 2015年; 图像分割是图像分析的关键步骤,其中阈值分割方法是最简单也是应用最广泛的方案。Otsu方法在应用于通用的现实图片时,由于其保持着良好的稳定性和分割目标的形状测度,被认为是最好的方法之一。但是大量研究表明对于2类方差差异很大的图像,其阈值严重偏离最优阈值,而偏向方差大的一类。研究了Otsu最优准则和现有改进算法的特性,进而基于前景与背景方差差异先验信息提出了新的最优化准则。与现存的非类间方差阈值法和对Otsu阈值法进行改进的方法进行比较表明,该方法具有最优的特性,同时不需要可变参数。; 龙鹏鲁华祥; 关键词：OTSU方法图像分割全局阈值先验信息

LoG边缘算子改进的加权引导滤波算法被引量：23: 2015年; 针对原始全局的引导滤波算法对整幅图像各个区域使用统一的线性模型与相同的规整化因子,从而未能适应图像本身不同区域的纹理特性,提出了基于LoG边缘检测算子改进的加权自适应规整因子。通过在局部窗口内计算LoG幅值响应,对原有的规整化因子进行惩罚来取得对图像平滑区域与边缘区域的自适应,使得在保证降噪效果的前提下进一步突出边缘像素和平坦区域像素之间的差异。对开源医学图像库Brain Web中不同断层的T1、T2与PD加权图像,共18张图像,添加9%的莱斯噪声作为测试库,并采用结构相似性因子(SSIM)与无参考图像锐化因子(CPBD)作为算法的定量评估指标。实验结果表明,与原始的引导滤波算法相比,所提方法的SSIM指标获得了最高5%左右的提升,CPBD指标获得了最高6%左右的提升。在引导滤波不同规整化因子的条件下,所提算法均优于原始的引导滤波算法和现有的基于方差图像加权改进的引导滤波算法,并保留了原始引导滤波O(N)的复杂度。与现存的主流滤波算法比较,所提算法能够兼顾SSIM与CPBD指标,具有最高的综合性能,且具有最低的算法复杂度,能够用于医学图像和彩色图像的快速滤波降噪。; 龙鹏鲁华祥; 关键词：参数自适应

鲁棒的全局阈值分割方法: 一种鲁棒的全局阈值分割方法，包括如下步骤：步骤1：使用Otsu阈值法对灰度图像求取阈值To；步骤2：根据灰度图像前背景的方差定义平衡度因子η，获取以平衡度因子为准则的阈值Tb；...; 龙鹏鲁华祥边昳徐露露王俭陈旭龚国良金敏陈刚; 文献传递

基于CIE Lab彩色空间的灰度阈值分割方法: 一种基于CIE Lab彩色空间的灰度阈值分割方法，包括如下步骤：步骤1：将RGB彩色空间的图像变换至CIE Lab彩色空间；步骤2：对CIE Lab彩色空间的各个灰度通道进行高斯直方图滤波；步骤3：采用Otsu阈值法计算...; 龙鹏鲁华祥边昳徐露露王俭陈旭龚国良金敏陈刚; 文献传递

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龙鹏