高效的多阈值图像分割算法

摘要

多阈值分割是图像分割中常用的技术之一。然而，现有的多阈值方法随着灰度级和阈值数量增加，导致搜索空间急剧扩大，搜索效率下降，并且需要人为指定阈值数，限制了其应用。为了减少搜索范围，避免无效搜索并实现阈值数自适应选择，将采取提高搜索效率和快速全局搜索2个策略，提出了一种高效且自适应的多阈值图像分割算法。利用动态规划算法和分治算法降低搜索的时间复杂度，并将阈值搜索问题转化为查找矩阵最值问题，提高分割实效性。在提升效率的基础上，进行不同阈值数的全局搜索，从而确定全局最佳阈值数。实验表明，该算法在BSDS500数据集上的平均运行时间(0.011 2 s)显著优于DP+AMasi、HGJO等方法，且在UM、RI、PSNR和SSIM等指标上均表现优异，有效缓解了多阈值分割的速度与精度矛盾。

关键词

图像分割 / 多阈值分割 / 矩阵搜索算法 / OTSU