采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架

来源：计算机研究与发展杂志2016年第4期北京时间：

作者：陈海鹏,申铉京,龙建武,

摘要：采用最大类间方差法、最大熵法和最小误差法3种经典全局阈值方法获得的阈值,存在一定偏差.针对该问题,提出了一种采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(TOF).本优化框架先利用全局阈值算法获得初始阈值,将图像粗分为背景和目标2个部分,然后分别计算各部分均值和方差来拟合出2个高斯分布.由于最佳阈值位于2个高斯分布的交点位置,为此本框架采用多次迭代方式来优化阈值,直至最终收敛到最佳阈值.为提高抗噪性能,结合三维直方图重建和降维思想,提出了一种鲁棒的采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(RTOF).实验结果表明,对于以上经典全局算法,采用本优化方法均能收敛到一个最佳阈值,同时本算法还具有鲁棒的抗噪性能和较高的执行效率.

关键词：图像分割, 阈值优化, Otsu算法, 最小误差算法, 最大熵算法, 高斯拟合,