等周理论驱动的自适应多级阈值分割法提升图像分割性能

本文档主要探讨了一种创新的基于等周理论的自动多级阈值分割方法。该方法的核心思想是将等周理论中的等周率作为阈值选择的关键指标。在传统的多级阈值分割过程中，往往需要手动设置多个阈值，这可能导致分割性能受阈值数量的影响，特别是当阈值个数增加时，算法的时间复杂度会呈指数级增长，导致处理效率降低且分割结果可能不稳定。 作者提出的新型方法通过引入一种确定聚类数目（或阈值个数）的技术，实现了阈值选择的自动化。这种方法巧妙地利用了等周理论，即在保持图像区域边界相对稳定的前提下，寻找具有最优分割效果的阈值组合。这样，算法的时间复杂度与阈值个数无关，从而有效地避免了传统方法在搜索多个阈值时面临的瓶颈。 实验部分，研究者在多种类型的图像上进行了大量的仿真测试，结果显示，与经典的多级阈值分割方法如Otsu's方法、Niblack方法等相比，基于等周理论的自动方法在分割精度和稳定性方面表现出显著的优势。它不仅能够提供更准确的边缘检测，而且在处理复杂图像，如含有噪声、纹理变化或者不均匀亮度的情况下，其性能更为优越。 总结来说，这篇文章提出了一个高效且稳定的图像分割工具，特别是在处理大量阈值时，其优势尤为明显。这对于计算机视觉、图像分析等领域有着重要的应用价值，特别是在处理大规模数据集时，可以显著提高图像处理的效率和准确性。未来的研究可能进一步探索如何优化算法的细节，或者将其扩展到其他复杂的图像处理任务中。