结合Ostu阈值法的最小生成树图像分割算法

• 作者: Nikola KASABOV 宋森森 杨杰 贾振红
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最小生成树 Ostu阈值 误分割率
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 178-183
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0447

摘要

基于最小生成树的图像分割算法是一种全局最优的算法,然而会出现图像细节的处理不甚理想的问题,即分割结果出现不同程度的过分割和欠分割的现象.针对这一现象,根据图像全局和区域间的最大类间方差(Ostu),将Ostu阈值法与最小生成树(MST)算法相结合,提出了一种基于MST的Ostu阈值法图像分割准则.该图像分割算法是一种MST的优化方法,将区域合并判决条件取决于相互合并的两个区域的Ostu阈值,又考虑到较小的区域包含在较大的目标区域中或者背景区域中,再次使用Ostu阈值进行区域合并.该方法通过实验证明,可以有效地减弱图像的过分割与欠分割比例,减少了误分割率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
3	宋森森	新疆大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0