三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法

针对三维Otsu阈值分割算法中因区域误分而产生的抗噪性差这一问题,提出了一种三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法.该方法首先在详细分析三维直方图中噪声点分布的基础上,通过重建三维直方图,减弱了噪声干扰;然后将三维直方图区域划分由八分法改为二分法,使得阈值搜索的空间维度从三维降低到一维,减少了处理时间和存储空间.本文最后给出了算法的分割结果和运行时间,并与三维Ot

第 5期 21年 5 01月

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AC A L Cr T E E R0N C S NI A I A I C

三维直方图重建和降维的 Os t u阈值分割算法 中铉京，龙建武，陈海鹏，魏巍 (吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春 10 1 ) 302 (吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室，吉林长春 10 1) 30 2

摘

要：针对三维 Os t u阈值分割算法中因区域误分而产生的抗噪性差这一问题，出了一种三维直方图重建提

和降维的 Os t u阈值分割算法 .方法首先在详细分析三维直方图中噪声点分布的基础上，该通过重建三维直方图，减弱了噪声干扰；然后将三维直方图区域划分由八分法改为二分法，使得阈值搜索的空间维度从三维降低到一维，减少了处理时间和存储空间 .本文最后给出了算法的分割结果和运行时间，并与三维 Os t u方法、二维分解法和二维斜分法进 行对比.实验结果表明，文算法的抗噪性更强，本且分割效果更为理想，同时时间复杂度也远低于三维 Os . t u法

关键词：图像分割；阈值选取；Os t u算法；三维 Os算法 t u 中图分类号： T 3 1 P 9文献标识码： A 文章编号： 07—12(0 1 510.7 322 1 2 1)0.180

Ot u Th e h lig Alo i m a e n Re ulig s r s odn g rh B s d o b i n t d a d Di n i n Re u t n o h - me so a so r m n me so d c i ft e 3 Di n in l t g a o Hi S E unj gL N a—U C E a pn, I i H N X a—n, O G J nW, H N H l eg WE i i— We ( ol efCm u r c nead Tcnl y Ji nvsy Caghn,in101, hn ) C lg op t i c n eho g,i U irt, hn cu Jl 302 C i e o eSe o l n ei i a ( e aoa r o KyL brt yf o C m u tna o o t i n p ao d M Egne n Miir E uai,inU irt, h ncu Jl 302 C i ) ni r go nsyo dct n Ji nv sy C aghn,in10 1,

hn ei f t f o l ei i a

Ab t c: I h swok, o e Ot h eh lig ag r h b s d o b i ig a dd me s n rd c o f h h e - i n sr t a nt i r a n v l s r s odn lo i m ae n r ul n n i n i e u t no tetre dme— ut t e d o i

s nl一 i a 3D)w spooe i ecnie tno epo ni os pr r nei - t e o u eovos o ( a rps wt t os r i f oratni e omac 3D Os Sm t ddet t b i l d hh d ao h t - e f n u h oh uy wr ngr gon dvso Fisl o rm e o e ul e 3一 hitg a a e o e d srb t n o os it whc r d c d e o e i i ii n. rt y, u td rb itt D so rm b sd n t t u o f n ie p ns, i h e u e t h h h i i i o h n ie itree c An e we ta se er go i iin i - h so rm r m i h att nsi t wo p ri o s,h sr u ig os nefr n e. d t n, rn f rt e in d vso n3 D tg a fo eg tp r i no t att n t u e c h h i i o i d n h rh p c ftr s o d fo 3 dm n i n t 1 dm nso wh h sv te s ac s a eo he h l r m - i e so o - i e in, ic a e o fp o e sn i e a d mo y s a e. i al e d a lto r c sig t n me r p c F ly, m n

e eti s ta n gt e e th edo s ae.n ad o, o aao sih h eo - t S s m n tn ee dmni mew r gvna t n fti pprI d t n cmprt n wt t s f3D Os g ao r n n i ei e h i i i o u m e o 2 D e o p sng a p o c d 2 D b iu l oih wee gv n a l. er s lss o ta ep e ne to ha h t d,一 d c m o i p

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bt ra tn i e oma c d vsa u ly c mp r t e a o etrea poc e, dlwe i o lxt o ae et n—os p r r n ea i lq ai o ae w h t b v he p rah s a o rt e i e f n u t d i h n me cmpei c mpr y d m一 Otu Sm e o 3 D s t d. h

K y wo d: i g g na o; r so d s l t n Ot e rs ma e s me tt n t eh l e i; s e i h e co u￣g f h;一 Otu Sag r h o tm 3 D s l o i m i t

1引言 图像分割技术在计算机视觉、式识别、模医学图像处理等领域应用十分广泛，主要目的是将感兴趣的目其 标从复杂背景中提取出来 .而，然在众多的阈值分割算法¨中， t法 _因计算简单、 1 Os 2 J u J实时性高、鲁棒性强等优点而被广泛使用 _ 5.进一步加快 Os割算法的 3]为 - t u分处理速度，hn等人 l提出了一种基于堆和量子化的 Cu g 6

佳阈值是用该阈值分割出的两类均值的平均值，通过并两类的分布即可限定理想阈值的搜索范围 .常， t 通 Os u法均被作为全局方法使用，尤其当待分割图像呈双峰分布时，分割效果最佳 .然而受光照不均等因素的影响，一般待分割图片并不呈明显的双峰分布状态，若仍采用全局分割方法必将导致分割失败 .比之下，于分块思相基

想的方法取得了比较理想的分割效果 .但在部分图像块中，有些块可能全部属于背景区域，而有些块可能又全部为目区域，标即均呈单峰分布 .如此一来，就不能简单的直接利用 Os法进行分割，需要对其进行特殊处 t u而理.为此， hu等人 _提出了一种基于区域的分割算 Co 3 J 法，其思想是通过学习的方式建立分割决策规则，决来

加速算法，能获取与 0s则相同的分割阈值 .它 t u准 H ag un等人 _对 Os法进行了多级扩展，出了一种快 7 J t u提

速多级阈值分割算法 .向阳等人 _还对 Os许 8 J t u准则的阈值性质

进行了详细分析，明了用 Os证 t u法找出的最 收稿日：00 51;回日： 1 1— 期 2 1-—修 0 9期 2 0 12 0— 2