一种基于模型的自适应阈值分割算法

摘要

为了减少穷举式阈值分割方法中的重复计算,提出了连通域树(CCtTree)的结构与构造算法.在进行新阈值下的分割与连通域标记时,根据原阈值分割标记后得到的结果,结合新出现的连通域,以合并的方式得到新阈值分割下的连通域来减少多余的计算过程.给出了在CCTree中利用树搜索算法进行模型匹配区域搜索的方法.实际的图像库实验表明,在保证同样的模型匹配区域检出效果的基础上,基于CCTree的方法在运行时间上明显优于ETL,并能迅速有效地筛除重叠区域,获得更好的匹配区域.利用CCTree方法可以准确而快速地获得基于模型匹配的阈值分割结果.