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Adaptive Image Thresholding by Background Subtraction

机译：背景减法自适应图像阈值

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In this paper, an adaptive image thresholding algorithm is proposed for thresholding images with uneven illumination. Firstly, a Gaussian scale space, which is produced from the convolution of a two-dimensional Gaussian function with an input image, is used to estimate the background image. Followed by background subtraction, the objective image can be easily obtained to eliminate interference of uneven illumination. Thirdly, to highlight those darker objects, gamma correction is employed to enhance the objective image. Finally, the thresholding result is extracted easily using the global valley-emphasis Otsu method. The experimental results show that the introduced method yields satisfactory visual quality.
机译：在本文中，提出了一种自适应图像阈值算法，用于阈值与不均匀照明的图像。首先，使用具有输入图像的二维高斯函数的卷积产生的高斯尺度空间来估计背景图像。然后，背景减法，可以容易地获得物镜图像以消除不均匀照明的干扰。第三，为了突出那些较暗的对象，采用伽马校正来增强目标图像。最后，使用全局谷 - 重点OTSU方法轻松提取阈值处理结果。实验结果表明，介绍的方法产生了令人满意的视觉质量。

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