曾业战，王润民

（1.湖南理工学院 物理与电子学院，湖南 岳阳 414000；2.湖南科技大学 信息与电气工程学院，湖南 湘潭 411201）

图像分割是图像处理和计算机视觉的关键环节，是进行图像识别、分析和理解的基础。近几年来随着电子技术和计算机的飞速发展，应用计算机技术进行图像分割广泛应用于军事、遥感、气象等方面。在常用的图像分割算法中，基于灰度直方图的阈值分割方法以其简单实用的特点引起了研究者普遍重视。1979年日本学者大津展之提出了一维OTSU算法[1],该方法依据一维直方图,以目标和背景的类间方差最大为阈值选取准则，在一般情况下能够取得好的效果，但一维OTSU算法在分割含有噪声的图像时，分割效果并不理想。在一维OTSU的基础上，二维OTSU分割算法利用了图像象素与其邻域空间的相关信息因而具有更强的抗噪性能[2]，并且由于该算法直观、简便、运行速度快等特点而受到广大学者的关注，但二维OTSU算法假设对象区域和背景区域上的概率和近似为1普遍性不够。文献[3]引入邻域中值作为第三个特征构造了三维灰度直方图，提出了一种三维OTSU的图像分割算法，该算法对低对比度、低信噪比的图像获得了更好的分割效果，特别对高斯噪声或椒盐噪声和叠加了混合噪声（高斯噪声加椒盐噪声）的图像有很好的抗噪性能，但三维OTSU运算时间长，占用内存空间大。文献[4]对三维OTSU分割算法的递推公式进行了改进，使得算法的运算时间得到减少。……