Cet article présente un nouvel algorithme de segmentation d'images en régions basé sur l'approche Split & Merge. Les algorithmes de Split & Merge ont par nature, un temps d'exécution dépendant des données car le critère d'arrêt de ces deux étapes est lié à l'homogénéité de chaque région. Si les précédents algorithmes ont permis de rendre l'étape de Split bien moins sensible aux données, l'étape de Merge, bien plus complexe, reste toujours très sensible au contenu de l'image. Une structure TTA (Three Table Array) est introduite dans l'étape de Merge pour éliminer les réallocations mémoire dues aux fusions de tableaux. Comme cette structure entraîne une perte de localité lors du parcours des tableaux, nous proposons d'ajouter deux mécanismes implémentant un cache logiciel afin d'en limiter l'impact. Une étude expérimentale menée sur un système embarqué (carte Nvidia Jetson NX) a montré que notre algorithme de Merge est 10.6 fois plus rapide que l'état de l'art pour des images 960 × 720 tout en ayant un temps d'exécution bien moins sensible aux images segmentées.