Automatic threshold selection method using exponential Renyi entropy under multi-scale product in stationary wavelet domain

ZOU Yaobin; MENG Xiangdan; SUN Shuifa; CHEN Peng

doi:10.37188/OPE.20233112.1841

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Automatic threshold selection method using exponential Renyi entropy under multi-scale product in stationary wavelet domain

Information Sciences | 更新时间：2026-09-11

- Automatic threshold selection method using exponential Renyi entropy under multi-scale product in stationary wavelet domain
- Optics and Precision Engineering Vol. 31, Issue 12, Pages: 1841-1858(2023)
- 作者机构：
  
  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
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20233112.1841
  CLC： TP391
- Received：18 July 2022，
  
  Revised：2022-09-22，
  
  Published：25 June 2023
- 稿件说明：
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邹耀斌,孟祥丹,孙水发等.平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法[J].光学精密工程,2023,31(12):1841-1858.

ZOU Yaobin,MENG Xiangdan,SUN Shuifa,et al.Automatic threshold selection method using exponential Renyi entropy under multi-scale product in stationary wavelet domain[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(12):1841-1858.
邹耀斌,孟祥丹,孙水发等.平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法[J].光学精密工程,2023,31(12):1841-1858. DOI： 10.37188/OPE.20233112.1841.

ZOU Yaobin,MENG Xiangdan,SUN Shuifa,et al.Automatic threshold selection method using exponential Renyi entropy under multi-scale product in stationary wavelet domain[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(12):1841-1858. DOI： 10.37188/OPE.20233112.1841.

摘要

受目标和背景的大小比例、噪声或者随机细节等因素影响，灰度图像的灰度直方图可能呈现出无峰、单峰、双峰或者多峰模式。为了在统一框架内处理这4种不同直方图模式下的自动阈值选择问题，提出了一种平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法。该方法首先利用平稳小波对原始图像进行水平、垂直和对角方向的多尺度变换，再对各个方向的高频子带进行多尺度乘积运算构造出融合图像；然后通过内外轮廓图像对融合图像进行采样重构一维直方图；最后计算重构直方图所对应的指数Renyi熵，并取最大值对应的阈值作为最终分割阈值。提出的方法与4种自动阈值分割方法、2种聚类分割方法以及2种活动轮廓分割方法进行了比较。在16幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明：在合成图像集中，相比于分割精度第2的方法，平均马修斯相关系数提高了41.2%；在真实世界图像集中，相比于分割精度第二的方法，平均马修斯相关系数提高了20.8%。提出的方法具有更稳健的分割适应性，且在分割精度方面明显优于其他8个分割方法。

Abstract

When a gray-level image is affected by different factors， such as the size ratio of the target to the background， noise， or random details， its gray-level histogram exhibits peakless， unimodal， bimodal， or multimodal patterns. To deal with the issue of automatic threshold selection in these four situations within a unified framework， an automatic threshold selection method using the exponential Rényi entropy under the multi-scale product in the stationary wavelet domain is proposed. First， stationary wavelet multi-scale transformation is applied to the original gray-level image in the horizontal， vertical， and diagonal directions， and a fused image is constructed via the multi-scale multiplication of high-frequency sub-bands in each direction. Then， the fused image is sampled by the inner and outer contour image to construct a one-dimensional gray-level histogram. Finally， the exponential Rényi entropy corresponding to the constructed histogram is calculated， and the threshold corresponding to the maximum exponential Rényi entropy is taken as the final threshold. The proposed method was compared with four automatic threshold segmentation methods， two clustering segmentation methods， and two active contour segmentation methods. The experimental results for 16 synthetic images and 50 real-world images indicated that with regard to the segmentation accuracy， the proposed method outperformed the second-best method by 41.2% and 20.8% in terms of the average Matthews correlation coefficient for the synthetic and real-world images， respectively. Although the proposed method has no advantage with regard to computational efficiency， it has more robust segmentation adaptability and a higher segmentation accuracy than the other eight segmentation methods.

关键词

Keywords

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