基于快速统计递归算法的多层阈值图像分割
计算机视觉与模式识别
2007-05-23 v1
摘要
提出一种新算法，用于基于图像的均值和方差将图像分割为多个层次。该算法从直方图图谱的两端极端像素值开始，递归地应用于由前一步计算得到的子范围，以找到阈值层次和下一步的新子范围，直至无法再实现显著的图像质量改善为止。该方法利用了许多分布趋向于在均值处峰值、在 vanishing 方差的限制条件下的 Dirac δ 函数的事实。该程序自然地提供了可变大小的分割，靠近极端像素值处较大的块，围绕均值或其他选定值进行更细的分割，以获得更好的可视化效果。对多种图像的实验表明，新算法在计算时间极短的情况下能够有效地对图像进行分割。
引用
@article{arxiv.cs/0602044,
title = {Multilevel Thresholding for Image Segmentation through a Fast Statistical Recursive Algorithm},
author = {Siddharth Arora and Jayadev Acharya and Amit Verma and Prasanta K. Panigrahi},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0602044},
year = {2007}
}
备注
9 pages, 3 figures