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-
A grey
-
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Output:
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Optimal threshold of each sub
-
region
0
∗
-
Segmentation images
Initiation:
Let
=
{
1
,
2
,
.
.
.
,
}
denote
the
data
set
of
pixels
of
source
image
file;
Let
=
256
denote
the
number
of
grey
levels
in
image;
is
the
number
of
occurrences
of
the
gr
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levels;
The local standard deviation
=
∞
.
Procedure
-
MMD_algorithm
(
,
,
0
∗
)
.
-
Calculate the global standard deviation
:
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2
−
1
=
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(5)
Divide the original image
D
into four equal regi
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,
2
,
.
.
.
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;
=
∑
;
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,
∀
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>
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-
Divide the current sub
-
region
into four equal sub
-
regions
,
=
1
,
2
,
.
.
.
,
4
-
Calculate the local standard deviation of the current sub
-
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←
end while
-
Calculate the optimal threshold of current sub
-
region
0
∗
=
;
-
Calculate the Mahalanobis distance of investigated pixel
(
)
by using (4) and
compare its Mahalanobis distance with optimal threshold of sub
-
r
egion
0
∗
where
the investigated pixel falls inside.
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>
0
∗
then the investigated pixel is classified as foreground
else the investigated pixel belongs to background
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