Bildsegmentering spelar en viktig roll i olika bildbehandlingsapplikationer inklusive robotseende och dokumentbildanalys och förståelse. I motsats till den klassiska set-teorin har fuzzy set-teorin, som tar hänsyn till osäkerheten hos olika bilder, rönt stor framgång på bildtröskelområdet. I detta dokument föreslås en bildtröskelmetod baserad på indexet för nonfuzziness maximization av 2-D gråskalans histogram. Tröskelvektorn (T, S), där T är en tröskel för pixelintensitet och S är en annan tröskel för det lokala medelvärdet av pixlar, erhålls genom en uttömmande sökalgoritm. I detta tillvägagångssätt garanteras att skillnaden mellan dessa två komponenter (T och S) ligger inom ett relativt litet intervall, vilket leder till rimliga resultat ur den mänskliga synens synvinkel. Detta kan inte uppnås med vissa entropibaserade metoder. Experimentella resultat har visat att vårt föreslagna tillvägagångssätt inte bara fungerar bra och effektivt utan också är mer robust när det tillämpas på bullriga bilder.
En bild tröskel metod baserad på index av nonfuzziness maximization av 2-D gråskala histogram införs i REF, och har visat att metoden är mer robust när den tillämpas på bullriga bilder.
Image Thresholding by Maximizing the Index of Nonfuzziness of the 2-D Grayscale Histogram
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}