基于二维最小卡方散度的快速图像分割方法

"本文介绍了一种改进的二维最小卡方散度图像分割方法，旨在解决传统交叉熵阈值法存在的抗噪性能差和计算时间长的问题。通过构建基于改进中位滤波的二维直方图，利用对称卡方散度来衡量分割前后图像的差异，实现了更高效、更精确的图像阈值化分割。" 在图像处理领域，图像分割是一项至关重要的技术，它直接影响到后续图像分析和理解的效果。传统的图像分割方法，如二维Otsu方法和二维最小交叉熵法，虽然在很多场景下表现出色，但它们各自存在一定的局限性。例如，二维交叉熵阈值法由于涉及对数运算，计算复杂度较高，不适用于需要快速响应的实时系统。此外，这类方法对噪声的抵抗力相对较弱。 针对这些问题，该研究引入了卡方散度作为衡量图像概率分布差异的新指标。卡方散度是一种统计学中的距离度量，可以有效地描述两个概率分布的相似性或差异性。在此基础上，作者提出了一种新的二维最小卡方散度图像分割准则。这个准则通过构建的改进中位滤波器来预处理图像，降低噪声影响，然后用关键阈值对滤波后的图像进行分割，以达到最佳分割效果。 实验结果证明，与传统的二维Otsu方法和二维最小交叉熵法相比，该改进的卡方散度方法显著缩短了分割时间，同时提高了分割性能和抗噪能力。这使得该方法在实时图像处理和高噪声环境下的应用更具优势。 在实际应用中，这种改进的图像分割方法可能被广泛应用于多种领域，包括医学影像分析、自动驾驶车辆的视觉感知、无人机航拍图像处理等。通过对图像进行高效且准确的分割，可以更好地识别目标、检测边缘、理解场景，从而推动整个图像处理系统的性能提升。 这篇论文研究提供了一种优化的图像分割策略，它通过卡方散度和改进的中位滤波技术，有效提升了图像分割的速度和鲁棒性，为图像处理领域的研究和实践提供了新的工具和思路。