结合Ostu阈值法的最小生成树图像分割算法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第9期北京时间：

作者：宋森森1，贾振红1，杨 杰2，Nikola KASABOV3

单位：1.新疆大学 信息科学与工程学院，乌鲁木齐 830046；2.上海交通大学 图像处理与模式识别研究所，上海 200240；3.奥克兰理工大学 知识工程与发现研究所，新西兰 奥克兰 1020

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。

关键词：最小生成树,Ostu阈值,误分割率