三维最小误差阈值法及其快速递推算法

针对现有算法无法有效解决混合噪声图像的阈值分割的问题,该文提出3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点的灰度分布信息及像元点之间的灰度相关信息,结合图像灰度、均值和中值信息,构造出3维观测空间。然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式。为了提高该算法的处理速度,给出相应的快速递推算法,其时间复杂度为O(L3)。实验结果表明,在不同噪声环境及非均匀光照条件下,尤其对混合噪声图像,与现有方法相比,文中算法均取得了更好的分割效果。

3维自适应最小误差阈值分割法

为解决现有算法无法有效处理被多种噪声干扰的图像阈值分割问题,提出了3维最小误差阈值法。该方法充分考虑图像像元点之间的灰度相关信息,结合图像灰度、均值和中值信息,构造出3维观测空间;然后基于相对熵定义出3维最佳阈值判别式;同时为了提高算法的处理速度,提出基于分解的快速实现方法,将3维阈值的求解分解成3个1维阈值的求解,其时间复杂度降为O(L),空间复杂度降为S(L)。实验结果分析表明,在不同噪声环境及非均匀光照条件下,尤其对多种噪声干扰的图像,与现有方法相比,本文算法均取得了更好的分割效果。