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⑸再次重复步骤2-4.,直到在连续的一次重复中,t的参数值差异大于预先给出的参数值为止;图2-8全局阈值分割结果当对图像进行噪声处理时，基本全局阈值分割出来的结果也会或多或少带有一些噪声，使得图像并不是很美观。因此下面的方法将对含有噪声的图像进行修改。图2-8是经全局阈值分割后的结果。1.4.3使用Otsu’s方法的最佳全局阈值处理在使用Otsu’s方法时，Otsu’s方法的最优化方法是选择阈值k,最大类间方差来定义的：(2-8)因此,当设置的方差越高,则完全地分割某一幅影像的阈值就可能越来更接近。公式中的k就是所需要寻找的最优阈值,当k不唯一时,则把所有的最优阈值都进行选择取得平均值。用基本全局阈值处理时细胞的分割效果并不是很好,没有能够分割清楚,是由于前景和背景的灰度级比较相近而不能够完全分离开,因此当使用了Otsu’s算法进行分割时,可以完全将细胞(前景)和背景分割开来。虽然分离度的度量值比较低,但是还是能够准确地从不同的背景中获得细胞。1.4.4使用图像平滑改进全局阈值处理噪声也完全可以直接性地影响着我到对于噪声阈值值的选择,当如果内部噪声不完全确定能够从那些来自于噪声源头的外部噪声中得到减少,在没有进行噪声阈下的值选择处理之前我们就完全可以对噪声图像信号进行平滑性的处理,这样我们就完全可以更好地对于噪声阈下的值选择进行平滑处理。当加入高斯噪声的图像，所显示的直方图并不能使用阈值处理进行分割图像，所以经过Otsu’s[]全局阈值处理操作后发现，原始图像和噪声并不能够分离开。为了改善图像质量，引入平滑滤波器以后再进行仿真，从其直方图看出，可以使用阈值处理进行分割图像了，所以最后的效果图显示，图像与噪声分割开来，因此可以使用Otsu’s全局阈值处理对图像进行操作。1.4.5使用移动平均的图像阈值处理移动平均算法是一种局部阈值处理方法[]，该方法以一幅图像的扫描行计算移动平均为基础。移动平均分割能减少光照偏差，且计算简单。当感兴趣的物体与图像尺寸相比较小(或较细)时，基于物体移动平均的一个阈限数值图像处理就可能会显得做的很好。而立体手写文本图像和其他数字化或非手写的立体文本影像图象则不需要分别满足此类型的条件。移动平均点处理需要在每个新的图像文件中都包含有一个新的移动平均点,因此分割函数如下(2-9)(d)(e)(f)(h)(i)(g)图2-9移动平均的图像阈值处理通过对比得知，移动平均的图像阈值处理适用于处理打印图像和手写文本图像这种类型。对比房子的移动平均处理看出，最后所获得的图像不是实验所需要的图像，因此这种方法并不适用于这种图像处理。在处理手写文本图像的时候，经过局部移动平均阈值处理后，所获得的结正是我们所需要的。图2-9是

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