电子学报

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多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法

邹耀斌1,2,3, 邓世成3, 孟祥丹3, 周欢2,3, 孙水发1,3, 陈鹏2,3()   

  1. 1.湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室(三峡大学),湖北宜昌 443002
    2.三峡大学大数据研究中心,湖北宜昌 443002
    3.三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌 443002
  • 收稿日期:2022-05-12 修回日期:2022-10-08 出版日期:2023-02-16
    • 作者简介:
    • 邹耀斌 男,1978年出生,江西鹰潭人。现为三峡大学副教授、硕士生导师。主要研究方向为图像处理和相似性理论。 E-mail: zyb@ctgu.edu.cn
      邓世成 男,1996年出生,湖北荆州人。硕士研究生。主要研究方向为数字图像处理。 E-mail: dscabeginner@163.com
      孟祥丹 男,1996年出生,湖北十堰人。硕士研究生。主要研究方向为数字图像处理。 E-mail: mxd19960111@163.com
      周欢 (通讯作者) 男,1986年出生,湖北仙桃人。现为三峡大学教授、博士生导师。主要研究方向为移动社交网络和智能信息处理。 E-mail: zhouhuan117@163.com
      孙水发 男,1977年出生,江西黎川人。现为三峡大学教授、博士生导师。主要研究方向为智能信息处理和计算机视觉。 E-mail: sunshuifa1977@yeah.net
      陈鹏 男,1973年出生,湖北建始人。现为三峡大学教授、硕士生导师。主要研究方向为智能系统集成和大数据处理与分析。 E-mail: chenpeng_ctgu@tom.com
      陈鹏 男,1973年出生,湖北建始人。现为三峡大学教授、硕士生导师。主要研究方向为智能系统集成和大数据处理与分析。 E-mail: chenpeng_ctgu@tom.com
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金(62172255)

Automatic Thresholding Segmentation Method Guided by Maximizing Multi-Directional Weighted Tsallis Entropy

ZOU Yao-bin1,2,3, DENG Shi-cheng3, MENG Xiang-dan3, ZHOU Huan2,3, SUN Shui-fa1,3, CHEN Peng2,3()   

  1. 1.Hubei Key Laboratory of Intelligent Vision Based Monitoring for Hydroelectric Engineering;(China Three Gorges University),Yichang,Hubei 443002,China
    2.Center for Big Data,China Three Gorges University,Yichang,Hubei 443002,China
    3.College of Computer and Information Technology,China Three Gorges University,Yichang,Hubei 443002,China
  • Received:2022-05-12 Revised:2022-10-08 Online:2023-02-16

摘要:

受噪声或随机细节,目标和背景的大小比例,或者成像时的点扩散等不同因素的影响,许多图像的灰度直方图呈现为无模态、单模态、双模态或者多模态样式。为了在统一框架内处理这4种不同模态情形下的自动阈值选择问题,提出了一种多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法。基于新设计的反正切方向性卷积核的多尺度乘积效应,该方法将不同模态的灰度直方图转化为统一的单模态右偏灰度直方图。在4个不同方向上提取出这种特殊的单模态右偏灰度直方图后,通过多向加权策略构建出与原始图像灰度值紧密相关的加权Tsallis熵目标函数,并以该目标函数取最大值时对应的灰度值作为最终分割阈值。提出的方法和3个阈值分割方法、1个软分割方法、1个活动轮廓分割方法以及1个自动聚类分割方法进行了比较。在4种不同模态情形下的4幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势,但它对不同模态的测试图像具有更稳健的分割适应性,且在量化分割精度所用的马修斯相关系数方面优于其它6个分割方法。

关键词: 阈值分割, Tsallis熵差, 加权Tsallis熵, 反正切方向性卷积核, 多尺度乘积效应, 马修斯相关系数

Abstract:

Affected by different factors, such as noise or random details, the size ratio of the target to the background, or the point spread function during imaging, the gray level histograms of many images appear as non-modal, unimodal, bimodal or multimodal patterns. To deal with the issue of automatic threshold selection in these 4 different modal situations within a unified framework, an automatic thresholding segmentation method guided by maximizing the multi-directional weighted Tsallis entropy is proposed. Based on the multi-scale product effect of a newly designed arctangent directional convolution kernel, this method first converts the gray level histograms of different modalities into a unified unimodal right-biased gray level histogram. After extracting this special unimodal right-biased gray level histogram in 4 different directions, a multi-directional weighted strategy is utilized to construct a weighted Tsallis entropy objective function that is closely related to the gray levels of the original image. When the objective function takes the maximum value, the corresponding gray level is used as the final segmentation threshold. The proposed method is compared with 3 thresholding methods, 1 soft segmentation method, 1 active contour method and 1 automatic clustering segmentation method. The experimental results on 4 synthetic images and 50 real-world images in 4 different modal situations show that although the proposed method has no advantage in terms of computational efficiency, it has more robust segmentation adaptability to test images of different modalities, and it is superior to the other 6 segmentation methods in terms of Matthews correlation coefficient used to quantify segmentation accuracy.

Key words: thresholding segmentation, Tsallis entropy difference, weighted Tsallis entropy, arctangent directional convolution kernel, multi-scale product effect, Matthews correlation coefficient

中图分类号: