基于二维直方图的彩色图像全局阈值分割方法研究

摘要

当前彩色图像分割采用手动选择种子点随机性大,且未考虑轮廓生长规则存在分割准确度低的问题.故此,文中提出基于二维直方图的彩色图像全局阈值分割方法.建立彩色图像全局阈值分割的边缘轮廓特征提取模型,采用水平集法获取彩色图像的初始轮廓;结合二分法确定彩色图像全局轮廓生长规则,构建彩色图像规划的视觉图像采集模型;采用高分辨灰度直方图特征提取方法进行彩色图像的视觉信息增强处理,构建彩色图像的多维特征提取和关键特征点检测模型;采用小波多尺度特征分集方法实现彩色图像的分布式重组和二维直方图重构,建立彩色图像的全局阈值分割模型;通过统计形状分析法实现对彩色图像的优化分割.仿真结果表明,采用该方法进行彩色图像分割的自适应性较好,分割后的彩色图像种子点区域具有高度的连通性,提高了分割的精度,从而提高了彩色图像的视觉表达和特征提取能力.