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最大类间方差法与区域生长法结合的算法
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最大类间方差法是基于阈值的一种分割算法，取得了合适阈值之后，然后将以这个阈值把图像二值化，大于这个阈值的归一为1，小于这个阈值的归为0，这样就形成了一幅二值图像，总之它是对图像进行了一次预处理，对图像的灰度级重新进行了规划；而生长法是根据事先定义的准则 以是单个像素，也可以为某个区域），将与该生长点性质相似的相邻像素或者区域与生长点合并，形成新的生长点，重复此过程直到不能生长为止。生长点和相邻区域的相似性质判据可以是灰度值，纹理，颜色等多种图像信息。而本文提出的是灰度差准则，所以俩者的有机结合能把目标准确清晰地从背景中分割出来。本文提出的方法最大类间方差法与生长法相结合的算法，不仅克服了最大类间方差法在没有明显双峰的图像处理时的缺点，同时还兼顾了区域生长法的缺点，发扬了区域生长法的优点。所以最大类间方差法与生长法相结合的算法是一种较前两者较优的算法
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