模板匹配与反正切Hausdorff距离的高效图像阈值分割方法

本文探讨了一种基于模板匹配和反正切Hausdorff距离测度的图像阈值分割方法。在图像处理领域，阈值分割是一种基本且重要的技术，用于区分图像中的前景和背景，常用于目标检测、边缘检测等任务。这种方法的独特之处在于其创新的思路：首先，通过从输入的灰度图像中采样边缘像素，生成一个参考模板。模板的选择至关重要，因为它代表了图像中的主要特征或结构。 接着，作者利用模板匹配的思想，对灰度图像进行操作。对于每一个可能的灰度级别，从0到255，图像被阈值化成一系列二进制图像，这些二进制图像突出了图像中不同灰度级别的边缘。这样，每一个二进制图像都可以看作是对原图像的一种简化表示，它们捕捉了对象的边界信息。 核心部分是应用反正切Hausdorff距离（AHD），这是一种常用的形状比较度量，它衡量两个形状集合之间的最大局部偏差。AHD在这里用于评估每个二进制图像与参考模板的相似性。通过对所有二进制图像计算AHD，可以找到最接近参考模板的那个输入模式Eopt，即最佳匹配。 最终，这个对应的二进制图像被视为最终的阈值分割结果，因为它能最大限度地保留图像中对象的边缘信息，并有效地分离前景和背景。这种方法的优点在于它的简单性和高效性，同时通过引入模板匹配和AHD，它能够提供更精确的分割效果。 实验部分展示了这种阈值分割方法相较于现有的11种阈值分割方法具有优越的性能。这表明，它不仅能够有效地处理复杂的图像，而且在分割精度和速度上都有显著的优势。因此，该方法对于需要高精度图像分割的应用，如医学图像分析、工业检测等，具有很高的实用价值。 这篇文章提出了一种创新的图像阈值方法，结合了模板匹配和反正切Hausdorff距离，为图像处理中的分割任务提供了一种高效且准确的解决方案。