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基于最小交叉熵和交替方向乘子法的多级彩色图像阈值分割方案

DOI：10.1016/j.ijleo.2019.02.004 期刊：Optik 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 21:18:13
摘要： 本文聚焦于快速彩色图像分割问题，提出一种结合多级阈值算法与统计区域合并（SRM）技术的两阶段图像分割方法。借助交替方向乘子法（ADMM），通过遵循最小交叉熵（MEC）准则的图像直方图子模态质心确定最优阈值。第二阶段采用改进的SRM算法消除阈值化图像的过分割区域以获得最终结果。实验结果表明，相比其他基于最小交叉熵的阈值技术，本方法能更高效地选取阈值，且分割得到的彩色图像质量优于均值漂移、归一化割（Ncuts）及差分进化（Q=7）等方法。
作者： Jiafu Li，Wenyan Tang，Jun Wang，Xiaolin Zhang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为解决快速彩色图像分割问题，提出一种两阶段方法：通过基于最小交叉熵的多级阈值分割与交替方向乘子法相结合，并辅以统计区域合并技术，从而提升计算效率与分割质量。

研究成果

基于ADMM的多级阈值分割方法相比PSO、BF、CS和DE等元启发式算法展现出更优的计算效率和稳定性，在灰度图像处理中执行时间低于0.05秒且具有更好的收敛特性。当结合改进SRM用于彩色图像分割时，该方法在PSNR、SSIM和FSIM指标上达到与均值漂移、Ncuts及DE(Q=7)相当或更优的分割质量，同时效率提升约两倍。该方法能有效处理彩色图像分割，但在颜色特征相似的情况下可能需要参数调优以获得最佳效果。

研究不足

阈值算法未考虑像素空间信息，可能导致噪声和非平滑边界。当物体与背景的颜色特征相似时，该方法可能产生过分割或欠分割图像，需调整dc或K等参数。该方案依赖直方图特性，在高度纹理化图像中可能表现不佳。

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