尹雨山，王李进,2，尹义龙,3，王冰清，赵文婷，徐云龙

（ 1. 山东大学 计算机科学与技术学院，山东 济南 250101； 2.福建农林大学 计算机与信息学院，福建 福州 350002； 3.山东财经大学 计算机科学与技术学院，山东 济南 250014）



回溯搜索优化算法辅助的多阈值图像分割

尹雨山1，王李进1,2，尹义龙1,3，王冰清1，赵文婷1，徐云龙1

（ 1. 山东大学 计算机科学与技术学院，山东 济南 250101； 2.福建农林大学 计算机与信息学院，福建 福州 350002； 3.山东财经大学 计算机科学与技术学院，山东 济南 250014）

阈值法是一种简单且有效的图像分割技术。然而阈值求解的计算量随阈值的增加而呈指数级别增长，这给多阈值图像分割带来巨大挑战。为了克服计算量过大问题，视多阈值分割模型为优化问题，分别将Otsu法和Kapur法作为目标函数，采用回溯搜索优化算法求解目标函数，实现多阈值图像分割。将提出的多阈值分割算法应用于自然图像分割，并与其他算法比较，实验结果说明基于回溯搜索优化算法的多阈值图像分割技术是可行的，而且具有较好的分割效果。

阈值法；回溯搜索优化算法；图像分割；Otsu；Kapur；PSNR

图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的过程，是图像处理到图像分析的关键步骤[1]，也是计算机视觉的一个基本问题[2]。图像分割多年来一直得到人们的高度重视，至今已提出了各种各样的分割算法，如基于阈值的分割方法[3-7]、基于边缘检测的分割方法[8-9]、基于区域的分割方法[10-12]、基于图论的分割方法[13-14]、基于能量泛函的分割方法[15-16]以及基于机器学习的分割方法[17-20]等。……