快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法

对灰度直方图呈现为双峰的图像,传统的二维直方图阈值分割方法虽然比较有效,但在灰度直方图呈现为无峰、单峰或多峰模式时,它们的分割结果较差。考虑到经过二维直方图映射得到的二维生存函数存在密度连续和形态统一等优点,本文基于图像二维生存函数提出一种快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法。该方法首先基于二维直方图构造二维生存函数,然后在二维生存函数的基础上定义计算分割阈值的二维累积剩余Tsallis熵目标函数。通过递推算法将计算目标函数的时间复杂度降为O(L^(2))。最后,基于递推形式的二维累积剩余Tsallis熵准则得到最优阈值向量以进行阈值分割。在26幅合成图像和76幅真实世界图像上将提出的方法与2种快速二维阈值分割方法、2种聚类分割方法以及1种活动轮廓分割方法分别在时间和误分类率(Misclassification Error,ME)2个指标下进行了比较。实验结果表明,在合成图像和真实世界图像中,相比于性能第2的方法,本文方法的时间平均缩短0.013 s,ME值平均降低0.051~0.089。提出的快速二维累积剩余Tsallis熵阈值分割方法不仅在计算效率方面优于对比的5种方法,而且在分割适应性和分割精度方面具有明显优势。