二维直方图斜分Tsallis–Havrda–Charvát熵图像阈值分割

本文指出了现有二维直方图区域直分法中存在明显的错分,提出了二维直方图区域斜分方法,即通过与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并按灰度级与邻域平均灰度级之和的大小进行分割。该方法可以运用于所有的基于二维直方图的阈值分割。文中导出了基于二维直方图区域斜分的Tsallis–Havrda–Charvát熵阈值选取公式及其快速递推算法,给出了分割结果和运行时间。与基于二维直方图直分的Tsallis–Havrda–Charvát熵原始算法相比,本文提出的基于二维直方图斜分的Tsallis–Havrda–Charvát熵阈值分割算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性,其运行时间减少了五个数量级。