高效快速的改进Otsu算法提升图像分割性能

本文主要探讨了改进的Otsu算法在图像分割领域的应用。针对传统的二维Otsu自适应阈值算法在计算效率上的挑战，作者提出了一种新型的高效算法，其核心在于通过将二维问题转化为一维处理。传统的二维Otsu算法需要遍历整个图像的灰度级，导致计算复杂度较高，为O(L^4)，其中L代表灰度级的数量。而新算法通过求解两个独立的一维Otsu阈值，将复杂度降低到O(L^2)，显著提高了算法的执行速度。 为了确保分割结果的完整性，该算法引入了类内最小离散度的概念。类内最小离散度指的是同一类别内的像素灰度差异最小化，这有助于保持分割后的对象边界清晰，避免过度或不足的分割。这种方法确保了算法在追求计算效率的同时，不会牺牲分割的质量。 为了进一步优化算法性能，遗传算法被应用于参数选择过程中。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，通过模拟基因的变异、交叉和选择等操作，能够自动寻找最佳的分割参数组合，从而进一步提升分割效果。 理论分析和实际实验结果显示，这种改进的Otsu算法在计算速度上明显优于传统二维Otsu算法，同时在图像分割的准确性和稳定性上也表现出色。因此，该算法对于需要高效处理大规模图像数据的应用场景，如医学图像分析、遥感图像处理等领域具有显著的优势。 总结来说，本文提出了一种创新的图像分割方法，它结合了一维Otsu算法、类内最小离散度概念以及遗传算法，有效解决了二维Otsu算法的计算效率问题，为实际图像处理任务提供了更为高效和精确的解决方案。