摘要:
针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、 分割精度低等问题, 提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法. 考虑到医学图像信息的复杂性, 引入基于梯度、 灰度、 距离的综合信息直方图替代传统的灰度直方图, 并分别赋予这3个信息相应的权值. 采用kd-树作为框架快速自动确定阈值个数, 进而实现Otsu对医学图像的自动多阈值分割. 与最大熵、 基于粒子群优化的Otsu算法等进行对比实验的结果表明, 该算法的分割性能优于其他算法.
中图分类号:
申铉京, 潘红, 陈海鹏. 基于一维Otsu的多阈值医学图像分割算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2016, 54(02): 344-348.
SHEN Xuanjing, PAN Hong, CHEN Haipeng. Medical Image Segmentation Algorithm Based onOneDimensional Otsu Multiple Threshold[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2016, 54(02): 344-348.