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灰度图像阈值化分割常见方法总结及VC实现
分类：图像处理OpenCV 2011-11-11 23:20 7427人阅读评论(14) 收藏举报
算法图形byte图像处理扩展
目录(?)[+]
Otsu法最大类间方差法
一维交叉熵值法
二维OTSU法
参考文献
在图像处理领域，二值图像运算量小，并且能够体现图像的关键特征，因此被广泛使用。将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值，然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理，即将其灰度值与所设置的门限进行比对，从而得到二值化的黑白图。这样一种方式因为其直观性以及易于实现，已经在图像分割领域处于中心地位。本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结，全文描述了作者对每种算法的理解，并基于OpenCV和VC6.0对这些算法进行了实现。最终将源代码公开，希望大家一起进步。（本文的代码暂时没有考虑执行效率问题）
首先给出待分割的图像如下：
1、Otsu法（最大类间方差法）
该算法是日本人Otsu提出的一种动态阈值分割算法。它的主要思想是按照灰度特性将图像划分为背景和目标2部分，划分依据为选取门限值，使得背景和目标之间的方差最大。（背景和目标之间的类间方差越大，说明这两部分的差别越大，当部分目标被错划分为背景或部分背景错划分为目标都会导致这两部分差别变小。因此，使用类间方差最大的分割意味着错分概率最小。）这是该方法的主要思路。其主要的实现原理为如下：
1）建立图像灰度直方图（共有L个灰度级，每个出现概率为p）
2）计算背景和目标的出现概率，计算方法如下：
上式中假设t为所选定的阈值，A代表背景（灰度级为0~N）,根据直方图中的元素可知，Pa为背景出现的概率，同理B为目标，Pb为目标出现的概率。
3）计算A和B两个区域的类间方差如下：
第一个表达式分别计算A和B区域的平均灰度值；
第二个表达式计算灰度图像全局的灰度平均值；
第三个表达式计算A、B两个区域的类间方差。
4）以上几个步骤计算出了单个灰度值上的类间方差，因此最佳分割门限值应该是图像中能够使得A与B的类间灰度方差最大的灰度值。在程序中需要对每个出现的灰度值据此进行寻优。
本人的VC实现代码如下。
[cpp] view plaincopyprint?
/***************************************************************************** *
* \函数名称：
* OneDimentionOtsu()
*
* \输入参数:
* pGrayMat: 二值图像数据
* width: 图形尺寸宽度
* height: 图形尺寸高度
* nTlreshold: 经过算法处理得到的二值化分割阈值
* \返回值:
* 无
* \函数说明:实现灰度图的二值化分割——最大类间方差法（Otsu算法，俗称大津算法）*
****************************************************************************/
void CBinarizationDlg::OneDimentionOtsu(CvMat *pGrayMat, int width, int height, BYTE &nThres hold)
{
double nHistogram[256]; //灰度直方图
double dVariance[256]; //类间方差
int N = height*width; //总像素数
for(int i=0; i<256; i++)
{
nHistogram[i] = 0.0;
dVariance[i] = 0.0;
}
for(i=0; i { for(int j=0; j { unsigned char nData = (unsigned char)cvmGet(pGrayMat, i, j); nHistogram[nData]++; //建立直方图 } } double Pa=0.0; //背景出现概率 double Pb=0.0; //目标出现概率 double Wa=0.0; //背景平均灰度值 double Wb=0.0; //目标平均灰度值 double W0=0.0; //全局平均灰度值 double dData1=0.0, dData2=0.0; for(i=0; i<256; i++) //计算全局平均灰度 { nHistogram[i] /= N; W0 += i*nHistogram[i]; } for(i=0; i<256; i++) //对每个灰度值计算类间方差 { Pa += nHistogram[i]; Pb = 1-Pa; dData1 += i*nHistogram[i]; dData2 = W0-dData1; Wa = dData1/Pa; Wb = dData2/Pb; dVariance[i] = (Pa*Pb* pow((Wb-Wa), 2)); } //遍历每个方差，求取类间最大方差所对应的灰度值 double temp=0.0; for(i=0; i<256; i++) { if(dVariance[i]>temp) { temp = dVariance[i]; nThreshold = i; } } } /***************************************************************************** * * \函数名称： * OneDimentionOtsu() * * \输入参数: * pGrayMat: 二值图像数据 * width: 图形尺寸宽度 * height: 图形尺寸高度 * nTlreshold: 经过算法处理得到的二值化分割阈值 * \返回值: * 无 * \函数说明:实现灰度图的二值化分割——最大类间方差法（Otsu算法，俗称大津算法） * ****************************************************************************/ void CBinarizationDlg::OneDimentionOtsu(CvMat *pGrayMat, int width, int height, BYTE &nThreshold) { double nHistogram[256]; //灰度直方图 double dVariance[256]; //类间方差 int N = height*width; //总像素数 for(int i=0; i<256; i++) { nHistogram[i] = 0.0; dVariance[i] = 0.0; } for(i=0; i { for(int j=0; j { unsigned char nData = (unsigned char)cvmGet(pGrayMat, i, j); nHistogram[nData]++; //建立直方图 } } double Pa=0.0; //背景出现概率 double Pb=0.0; //目标出现概率 double Wa=0.0; //背景平均灰度值 double Wb=0.0; //目标平均灰度值 double W0=0.0; //全局平均灰度值 double dData1=0.0, dData2=0.0; for(i=0; i<256; i++) //计算全局平均灰度 { nHistogram[i] /= N; W0 += i*nHistogram[i]; } for(i=0; i<256; i++) //对每个灰度值计算类间方差 { Pa += nHistogram[i]; Pb = 1-Pa; dData1 += i*nHistogram[i]; dData2 = W0-dData1; Wa = dData1/Pa; Wb = dData2/Pb; dVariance[i] = (Pa*Pb* pow((Wb-Wa), 2)); } //遍历每个方差，求取类间最大方差所对应的灰度值 double temp=0.0; for(i=0; i<256; i++) { if(dVariance[i]>temp) { temp = dVariance[i]; nThreshold = i; } } } 阈值分割结果如下图，求解所得的阈值为116. 2、一维交叉熵值法 这种方法与类间最大方差很相似，是由Li和Lee应用了信息论中熵理论发展而来。首先 简要介绍交叉熵的概念。 对于两个分布P和Q，定义其信息交叉熵D如下： 这代表的物理意义是两个分布之间信息理论距离，另外一种理解是，将分布P变为Q 后所带来的信息变化。那么对于图像分割来说，如果要用分割图像来替换原来的图像，最优的分割依据应该就是使得两幅图像之间的交叉熵最小。以下对最小交叉熵法的过程进行简要总结。 可以假设上文的P为源图像的灰度分布，Q为所得到的分割图像的灰度分布，其中： 上式中H为统计直方图； N为图像总的像素点数； L为源图像总的灰度级数； P代表源图像，其每个元素代表每个灰度级上的灰度分布（平均灰度值）； Q为分割后的二值图像，两个u分别代表两个分割后的区域的平均灰度值，其中t为分割图像所采用的阈值。 根据以上定义，以每个灰度级上的灰度和为计算量，可以很容易根据交叉熵的公式，推导出P和Q之间的交叉熵定量表达式： 根据上文所述思路，使得D最小的t即为最小交叉熵意义下的最优阈值。 作者VC实现代码如下。 [cpp] view plaincopyprint? /***************************************************************************** * * \函数名称： * MiniCross() * * \输入参数: * pGrayMat: 二值图像数据 * width: 图形尺寸宽度 * height: 图形尺寸高度 * nTlreshold: 经过算法处理得到的二值化分割阈值 * \返回值: * 无 * \函数说明:实现灰度图的二值化分割——最小交叉熵算法 * ****************************************************************************/ void CBinarizationDlg::MiniCross(CvMat *pGrayMat, int width, int height, BYTE &nThreshold) { double dHistogram[256]; //灰度直方图 double dEntropy[256]; //每个像素的交叉熵 int N = height*width; //总像素数 for(int i=0; i<256; i++) { dHistogram[i] = 0.0; dEntropy[i] = 0.0; } for(i=0; i { for(int j=0; j { unsigned char nData = (unsigned char)cvmGet(pGrayMat, i, j); dHistogram[nData]++; //建立直方图 } } double Pa=0.0; //区域1平均灰度值 double Pb=0.0; //区域2平均灰度值 double P0=0.0; //全局平均灰度值 double Wa=0.0; //第一部分熵 double Wb=0.0; //第二部分的熵 double dData1=0.0, dData2=0.0; //中间值 double dData3=0.0, dData4=0.0; //中间值 for(i=0; i<256; i++) //计算全局平均灰度 { dHistogram[i] /= N; P0 += i*dHistogram[i]; } for(i=0; i<256; i++) { Wa=Wb=dData1=dData2=dData3=dData4=Pa=Pb=0.0; for(int j=0; j<256; j++) { if(j<=i) { dData1 += dHistogram[j]; dData2 += j*dHistogram[j]; } else { dData3 += dHistogram[j]; dData4 += j*dHistogram[j]; } } Pa = dData2/dData1; Pb = dData4/dData3; for(j=0; j<256; j++) { if(j<=i) { if((Pa!=0)&&(dHistogram[j]!=0)) { double d1 = log(dHistogram[j]/Pa); Wa += j*dHistogram[j]*d1/log(2); } } else { if((Pb!=0)&&(dHistogram[j]!=0)) { double d2 = log(dHistogram[j]/Pb); Wb += j*dHistogram[j]*d2/log(2); } } } dEntropy[i] = Wa+Wb; } //遍历熵值，求取最小交叉熵所对应的灰度值 double temp=dEntropy[0]; for(i=1; i<256; i++) { if(dEntropy[i] { temp = dEntropy[i]; nThreshold = i; } } } /***************************************************************************** * * \函数名称： * MiniCross() * * \输入参数: * pGrayMat: 二值图像数据 * width: 图形尺寸宽度 * height: 图形尺寸高度 * nTlreshold: 经过算法处理得到的二值化分割阈值 * \返回值: * 无 * \函数说明:实现灰度图的二值化分割——最小交叉熵算法 * ****************************************************************************/ void CBinarizationDlg::MiniCross(CvMat *pGrayMat, int width, int height, BYTE &nThreshold) { double dHistogram[256]; //灰度直方图 double dEntropy[256]; //每个像素的交叉熵 int N = height*width; //总像素数 for(int i=0; i<256; i++) { dHistogram[i] = 0.0; dEntropy[i] = 0.0; } for(i=0; i { for(int j=0; j { unsigned char nData = (unsigned char)cvmGet(pGrayMat, i, j); dHistogram[nData]++; //建立直方图} } double Pa=0.0; //区域1平均灰度值 double Pb=0.0; //区域2平均灰度值 double P0=0.0; //全局平均灰度值 double Wa=0.0; //第一部分熵 double Wb=0.0; //第二部分的熵 double dData1=0.0, dData2=0.0; //中间值 double dData3=0.0, dData4=0.0; //中间值 for(i=0; i<256; i++) //计算全局平均灰度 { dHistogram[i] /= N; P0 += i*dHistogram[i]; } for(i=0; i<256; i++) { Wa=Wb=dData1=dData2=dData3=dData4=Pa=Pb=0.0; for(int j=0; j<256; j++) { if(j<=i) { dData1 += dHistogram[j]; dData2 += j*dHistogram[j]; } else { dData3 += dHistogram[j]; dData4 += j*dHistogram[j]; } } Pa = dData2/dData1; Pb = dData4/dData3; for(j=0; j<256; j++) { if(j<=i) { if((Pa!=0)&&(dHistogram[j]!=0)) { double d1 = log(dHistogram[j]/Pa); Wa += j*dHistogram[j]*d1/log(2); } } else { if((Pb!=0)&&(dHistogram[j]!=0)) { double d2 = log(dHistogram[j]/Pb); Wb += j*dHistogram[j]*d2/log(2); } } } dEntropy[i] = Wa+Wb; } //遍历熵值，求取最小交叉熵所对应的灰度值 double temp=dEntropy[0]; for(i=1; i<256; i++) { if(dEntropy[i] { temp = dEntropy[i]; nThreshold = i; } } } 阈值分割结果如下图，求解所得的阈值为106. 3、二维OTSU法 这种方法是对类间最大方差法的扩展，将其从求两个一维分布最大类间方差扩充为求解类间离散度矩阵的迹的最大值，考虑像素点灰度级的基础上增加了对像素点邻域平均像素值的考虑。 以下按照本人的理解对该方法的思路以及推倒过程进行分析： 1）首先需要建立二维的灰度统计直方图P(f, g)； 图像的灰度级为L级，那么其每个像素点的8邻域灰度平均值的灰度级也为L级，据此来构建直方图P。二维统计直方图的横轴为每个像素点的灰度值f(i, j)，纵坐标为同一个点对应的邻域平均值g(i, j) 其中(0≤i n为整幅图像中灰度值为f，邻域灰度均值为g的点的统计值； N为图像总的像素点个数； 2）对于下图所示的二维统计直方图，t代表横坐标（灰度值），s代表纵坐标（像素点邻域的灰度均值） 对已图像中的阈值点（t,s）来说，其灰度值t和其邻域内的灰度均值s不应该相差太多，如果t比s大很多（点位于上图中的II区域），说明像素的灰度值远远大于其临域的灰度均值，故而该点很可能是噪声点，反之如果t比s小很多（点位于途中的IV区域），即该点的像素值比其临域均值小很多，则说明是一个边缘点。据此我们在进行背景前景分割的时候忽略这些干扰因素，认为这两个区域内Pi,j=0。剩下的I区域和III区域则分别代表了前景和背景。以下据此来推导对于选定的阈值（t, s），进行离散度判据的最优推导。 3）推导阈值（t, s）点处的离散度矩阵判据 根据上文分析可知，由阈值（t, s）所分割的前景和背景出现的概率如下： 定义两个中间变量，方便下面推导： 据此，这两部分的灰度均值向量可以推导如下（两个分量分别根据灰度值以及每个点的灰度均值计算）： 整幅图像的灰度均值向量为： 与一维的大津法一样的思路，推导类间方差，这里是二维因此要用矩阵形式。参考一维法，可同样定义类间“方差”矩阵如下： 为了在实现的时候，容易判断出这样一个矩阵的“最大值”，因此数学中采用矩阵的迹（对角线之和）来衡量矩阵的“大小”。因此以该矩阵的迹作为离散度测度，推导如下： 这样就可以通过求解使得这个参数最大时的（t,s）即为所求得的最佳阈值组合。 以下为具体算法实现过程： 1）建立二维直方图 2）对直方图进行遍历，计算每个（t,s）组合所得到的矩阵离散度，也就是一维大津法中所谓的最大类间方差。 3）求得使“类间方差”最大的（t,s），由于t代表灰度值，s代表改点在其邻域内的灰度均值，因此本人认为在选择阈值时可以选择s为最佳，当然用t也可以，因为从求解结果可以看出，这这个数值往往很接近。 具体的实现代码如下： [cpp] view plaincopyprint? /***************************************************************************** * * \函数名称： * TwoDimentionOtsu() * * \输入参数: * pGrayMat: 二值图像数据 * width: 图形尺寸宽度 * height: 图形尺寸高度 * nTlreshold: 经过算法处理得到的二值化分割阈值 * \返回值: * 无 * \函数说明:实现灰度图的二值化分割——最大类间方差法（二维Otsu算法） * \备注：在构建二维直方图的时候，采用灰度点的3*3邻域均值 ******************************************************************************/ void CBinarizationDlg::TwoDimentionOtsu(CvMat *pGrayMat, int width, int height, BYTE &nThres hold) { double dHistogram[256][256]; //建立二维灰度直方图 double dTrMatrix = 0.0; //离散矩阵的迹 int N = height*width; //总像素数 for(int i=0; i<256; i++) { for(int j=0; j<256; j++) dHistogram[i][j] = 0.0; //初始化变量 } for(i=0; i { for(int j=0; j { unsigned char nData1 = (unsigned char)cvmGet(pGrayMat, i, j); //当前的灰度值 unsigned char nData2 = 0; int nData3 = 0; //注意9个值相加可能超过一个字节 for(int m=i-1; m<=i+1; m++) { for(int n=j-1; n<=j+1; n++) { if((m>=0)&&(m nData3 += (unsigned char)cvmGet(pGrayMat, m, n); //当前的灰度值 } } nData2 = (unsigned char)(nData3/9); //对于越界的索引值进行补零,邻域均值 dHistogram[nData1][nData2]++; } } for(i=0; i<256; i++) for(int j=0; j<256; j++) dHistogram[i][j] /= N; //得到归一化的概率分布 double Pai = 0.0; //目标区均值矢量i分量 double Paj = 0.0; //目标区均值矢量j分量 double Pbi = 0.0; //背景区均值矢量i分量 double Pbj = 0.0; //背景区均值矢量j分量 double Pti = 0.0; //全局均值矢量i分量 double Ptj = 0.0; //全局均值矢量j分量 double W0 = 0.0; //目标区的联合概率密度 double W1 = 0.0; //背景区的联合概率密度 double dData1 = 0.0; double dData2 = 0.0; double dData3 = 0.0; double dData4 = 0.0; //中间变量 int nThreshold_s = 0; int nThreshold_t = 0; double temp = 0.0; //寻求最大值 for(i=0; i<256; i++) { for(int j=0; j<256; j++) { Pti += i*dHistogram[i][j]; Ptj += j*dHistogram[i][j]; } } for(i=0; i<256; i++) { for(int j=0; j<256; j++) { W0 += dHistogram[i][j]; dData1 += i*dHistogram[i][j]; dData2 += j*dHistogram[i][j]; W1 = 1-W0; dData3 = Pti-dData1; dData4 = Ptj-dData2; /* W1=dData3=dData4=0.0; //对内循环的数据进行初始化 for(int s=i+1; s<256; s++) { for(int t=j+1; t<256; t++) { W1 += dHistogram[s][t]; dData3 += s*dHistogram[s][t]; //方法2 dData4 += t*dHistogram[s][t]; //也可以增加循环进行计算 } }*/ Pai = dData1/W0; Paj = dData2/W0; Pbi = dData3/W1; Pbj = dData4/W1; // 得到两个均值向量，用4个分量表示 dTrMatrix = ((W0*Pti-dData1)*(W0*Pti-dData1)+(W0*Ptj-dData1)*(W0*Ptj-dData2))/(W0 *W1); if(dTrMatrix > temp) { temp = dTrMatrix; nThreshold_s = i; nThreshold_t = j; } } } nThreshold = nThreshold_t; //返回结果中的灰度值 //nThreshold = 100; } /***************************************************************************** * * \函数名称： * TwoDimentionOtsu() * * \输入参数: * pGrayMat: 二值图像数据 * width: 图形尺寸宽度 * height: 图形尺寸高度 * nTlreshold: 经过算法处理得到的二值化分割阈值 * \返回值: * 无 * \函数说明:实现灰度图的二值化分割——最大类间方差法（二维Otsu算法） * \备注：在构建二维直方图的时候，采用灰度点的3*3邻域均值 ******************************************************************************/ void CBinarizationDlg::TwoDimentionOtsu(CvMat *pGrayMat, int width, int height, BYTE &nThreshold) { double dHistogram[256][256]; //建立二维灰度直方图 double dTrMatrix = 0.0; //离散矩阵的迹 int N = height*width; //总像素数 for(int i=0; i<256; i++) { for(int j=0; j<256; j++) dHistogram[i][j] = 0.0; //初始化变量 } for(i=0; i { for(int j=0; j { unsigned char nData1 = (unsigned char)cvmGet(pGrayMat, i, j); //当前的灰度值 unsigned char nData2 = 0; int nData3 = 0; //注意9个值相加可能超过一个字节 for(int m=i-1; m<=i+1; m++) { for(int n=j-1; n<=j+1; n++) 图像分割方法综述 图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方 数字图像处理实验报告 题目：图像的阈值分割及边缘检测技术 班级： 姓名： 学号： 图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图 像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。 四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于 阈值，则将该像素改为0； 实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈 值，则将像素改为255，若小于阈值， 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end 课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名 学号 学院 专业电子信息工程 指导教师副教授 年6月12日 学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明：所呈交的课程结业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担 目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6) 2基于区域的全局阈值选取方法 (7) 2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录 基于阈值的图像分割方法 摘要：图像分割多年来一直受到人们的高度重视，至今这项技术也是趋于成熟，图像分割方法类别也是不胜枚举，近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节，是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中，人们对图片的要求也 是有所提高，在对图像的应用中，人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣，这 些部分就对应图像中的特定的区域，为了辨识和分析目标部分，就需要将这些 有关部分分离提取出来，因此就要应用到图像分割技术。 关键词：图像分割；阈值；matlab Based onthresholding for image segmentation methods Abstract：Image segmentation is a indispensable part of image processing and analysis, have important practical significance.It is according to the needs of image processing and analysis of the image into each area and extract the characteristic of technology and process of interested target.Image segmentation methods and types have a lot of different categories, some segmentation operation can be directly applied to all images, while others can only apply to special image.The purpose of this paper is to through the collection of image segmentation method based on threshold related information, analysis the advantages and disadvantages of various segmentation algorithm, using the MATLAB tools to threshold segmentation algorithm is studied. Keywords:image segmentation; The threshold value; matlab 分享到 一键分享 QQ空间 新浪微博 百度云收藏 人人网 腾讯微博 百度相册 开心网 腾讯朋友 百度贴吧 豆瓣网 搜狐微博 百度新首页 QQ好友 和讯微博 更多... 百度分享 登录 | 注册 窗体顶端 窗体底端 收藏成功 确定 收藏失败，请重新收藏确定 窗体顶端 标题 标题不能为空 网址 标签 摘要 公开 取消收藏 窗体底端 分享资讯 传PPT/文档 提问题 写博客 传资源 创建项目 创建代码片 设置昵称编辑自我介绍，让更多人了解你帐号设置退出 社区 博客 论坛 下载 Share 极客头条 服务 CODE 英雄会 活动 CSTO 俱乐部 CTO俱乐部 高校俱乐部 奋斗斌斌的专栏 解决项目中的琐碎细节问题b.zhao_npu@https://www.doczj.com/doc/0f17661856.html, 目录视图 摘要视图 订阅 有奖征资源，博文分享有内涵人气博主的资源共享：老罗的Android之旅微软Azure?英雄会编程大赛题关注CSDN社区微信，福利多多社区问答：叶劲峰游戏引擎架构 灰度图像阈值化分割常见方法总结及VC实现 分类：图像处理OpenCV 2011-11-11 23:20 7427人阅读评论(14) 收藏举报 算法图形byte图像处理扩展 目录(?)[+] Otsu法最大类间方差法 一维交叉熵值法 二维OTSU法 参考文献 在图像处理领域，二值图像运算量小，并且能够体现图像的关键特征，因此被广泛使用。将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值，然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理，即将其灰度值与所设置的门限进行比对，从而得到二值化的黑白图。这样一种方式因为其直观性以及易于实现，已经在图像分割领域处于中心地位。本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结，全文描述了作者对每种算法的理解，并基于OpenCV和VC6.0对这些算法进行了实现。最终将源代码公开，希望大家一起进步。（本文的代码暂时没有考虑执行效率问题） 首先给出待分割的图像如下： 1、Otsu法（最大类间方差法） 该算法是日本人Otsu提出的一种动态阈值分割算法。它的主要思想是按照灰度特性将图像划分为背景和目标2部分，划分依据为选取门限值，使得背景和目标之间的方差最大。（背景和目标之间的类间方差越大，说明这两部分的差别越大，当部分目标被错划分为背景或部分背景错划分为目标都会导致这两部分差别变小。因此，使用类间方差最大的分割意味着错分概率最小。）这是该方法的主要思路。其主要的实现原理为如下： 1）建立图像灰度直方图（共有L个灰度级，每个出现概率为p） 2）计算背景和目标的出现概率，计算方法如下： 上式中假设t为所选定的阈值，A代表背景（灰度级为0~N）,根据直方图中的元素可知，Pa为背景出现的概率，同理B为目标，Pb为目标出现的概率。 3）计算A和B两个区域的类间方差如下： clc;clear; I = imread('cameraman.tif'); figure; imshow(I); title('原图像'); I = double(I); [n,m] = size(I); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%迭代法求阈值 T =ones(100,1); T(2) = ( min(I(:)) + max(I(:)) )/2; T(1) = 0; t = 2; while abs(T(t)-T(t-1))>1 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% a = 0; A = 0; b = 0; B = 0; for i = 1:n for j = 1:m if I(i,j) < T(t) a = a + 1; A = A + I(i,j); else %%循环的主体 b = b + 1; B = B + I(i,j); end end end u1 = A/a; u2 = B/b; t = t+1; T(t) = 0.5*(u1 + u2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%根据迭代法求得的阈值进行分割 for i = 1:n for j = 1:m if I(i,j) 基于MATLAB 的图像阈值分割技术 摘要：本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB 的分析。通过双峰法，迭代法以及OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割，并且就这三种算法做了一定的分析和比较，在加椒盐的图片上同时进行三种实验，做出比较，最终得出实践结论。 关键词：图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言：图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准，图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域，在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 1、阈值分割思想和原理 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y)，其灰度集范围是[0,L]，在0和L 之间选择一个合适的灰度阈值T ，则图像分割方法可由下式描述： 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 （一）原理研究 图像阈值分割的方法有很多，在这里就其中三种方法进行研究，双峰法，迭代法，以及OUTS 法。 方法一：双峰法 T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,( 中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息与通信工程学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析 指导教师：陈平职称: 副教授 2014 年12 月29 日 中北大学 课程设计任务书 14/15 学年第一学期 学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法的比较与分析起迄日期：2015年1月5日～2015年1月16日课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2014 年12月29 日课程设计任务书 课程设计任务书 目录 第一章绪论 (1) 研究目的和意义 (1) 图像分割的研究进展 (1) 第二章区域生长法分割图像 (4) 区域生长法介绍 (4) 区域生长法的原理 (4) 区域生长法的实现过程 (5) 第三章程序及结果 (6) 区域生长算法及程序 (6) 图像分割结果 (7) 第四章方法比较 (8) 阈值法 (8) 区域法 (8) 分水岭法 (8) 形态学方法 (9) 第五章总结 (10) 参考文献 (11) 第一章绪论 研究目的和意义 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割;但某些分割方法只是适合于某些特殊类型的图像分割，所以分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象、更紧凑的表达形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此在实际应用中，图像分割不仅仅要把一幅图像分成满足上面五个条件的各具特性的区域，而且要把其中感兴趣的目标区域提取出来。只有这样才算真正完成了图像分割的任务，为下一步的图像分析做好准备，使更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割在很多方面，如医学图像分析，交通监控等，都有着非常广泛的应用，具有重要的意义。(1)分割的结果常用于图像分析，如不同形式图像的配准与融合，结构的测量，图像重建以及运动跟踪等。(2)在系统仿真，效果评估，图像的3D重建以及三维定位等可视化系统中，图像分割都是预处理的重要步骤。 (3)图像分割可在不丢失有用信息的前提下进行数据压缩，这就降低了传输的带宽，对提高图像在因特网上的传输速度至关重要。(4)分割后的图像与噪声的关系减弱，具有降噪功能，便于图像的理解。 图像分割的研究进展 图像分割是图像处理中的一项关键技术，至今已提出上千种分割算法。但因 江苏科技大学 数字图像处理 图像分割——区域生长法专题 1 图像分割简介 图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特征可以是象素的灰度、颜色、纹理等, 预先定义的目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。一方面, 它是目标表达的基础, 对特征测量有重要的影响。另一方面, 因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。 图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。 从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。 其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。 图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多 对以CPT算法为主的灰度阈值化方法的研究 目录： 第一章：绪论 第二章：图像的预处理 第三章：图像分割概述 第四章：灰度阈值化图像分割方法 第五章：CPT算法及其对它的改进 第六章：编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章：实验结果与分析 第一章：绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20％，视觉占60％，其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20％。所以，作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理，即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片，它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力，数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去，并且每产生一种新方法，人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时，数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域，是数字图像处理中的重要问题，是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题，同时它也是一个经典的难题。几十年来，很多图像分割的方法被人们提出来，但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多，有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法，但确是一种十分简单而有效的方法，近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索，取得了显著的成就，使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中，本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨，并对其存在的不足加以改进，从而作出性能优良的计算机算法；由于目前很多方法各有其特点，所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去，并对其加以评价。 第二章：图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响，所采集的医学图 1．课程设计的目的 (1)使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各 种因素对分割效果的影响 (2)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割 性能 (4)能够掌握分割条件（阈值等）的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上做出合 理的解释 2．课程设计的要求 （1）能对图像文件（bmp,jpg,tiff,gif）进行打开，保存，退出等功能操作 （2）包含功能模块：图像的边缘检测（使用不同梯度算子和拉普拉斯算子）（3）封闭轮廓边界 （4）区域分割算法：阈值分割，区域生长等 3．前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的 阈值分割 1/*===============================图像分割 =====================================*/ 2 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 3/*手动设置阀值*/ 4 IplImage* binaryImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1); 5 cvThreshold(smoothImgGauss,binaryImg,71,255,CV_THRESH_BINARY); 6 cvNamedWindow("cvThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 7 cvShowImage( "cvThreshold", binaryImg ); 8//cvReleaseImage(&binaryImg); 9 /*---------------------------------------------------------------------------*/ 10/*自适应阀值 //计算像域邻域的平均灰度，来决定二值化的值*/ 11 IplImage* adThresImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1); 12double max_value=255; 13int adpative_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C;//CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 14int threshold_type=CV_THRESH_BINARY; 15int block_size=3;//阈值的象素邻域大小 16int offset=5;//窗口尺寸 17 cvAdaptiveThreshold(smoothImgGauss,adThresImg,max_value,adpative_method, threshold_type,block_size,offset); 18 cvNamedWindow("cvAdaptiveThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 19 cvShowImage( "cvAdaptiveThreshold", adThresImg ); 20 cvReleaseImage(&adThresImg); 21 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 22/*最大熵阀值分割法*/ 23IplImage* imgMaxEntropy = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,1); 24 MaxEntropy(smoothImgGauss,imgMaxEntropy); 25 cvNamedWindow("MaxEntroyThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 26 cvShowImage( "MaxEntroyThreshold", imgMaxEntropy );//显示图像 27 cvReleaseImage(&imgMaxEntropy ); 28 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 29/*基本全局阀值法*/ 30 IplImage* imgBasicGlobalThreshold = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,1); 31 cvCopyImage(srcImgGrey,imgBasicGlobalThreshold); 中北大学 毕业设计（论文）任务书 学院、系： 专业： 学生姓名：车永健学号： 设计(论文)题目：基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日 任务书填写要求 1．毕业设计（论文）任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计（论文）开始前一周内填好并发给学生； 2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴； 3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计（论文）完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写； 4．任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。学生的“学号”要写全号（如020*******,为10位数），不能只写最后2位或1位数字； 5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。 毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文）任务书 3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)： 1、论文一份； 2、程序代码及图像结果； 3、英文翻译一份。 4．毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料，完成开题报告； 学习有关知识，方案确定，完成中期报告；完善算法并仿真验证； 撰写、修改、评阅毕业论文； 论文答辩 学生所在系审查意见： 系主任： 年月日 图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像） 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non- 安徽建筑工业学院 毕业设计 (论文) 课题灰度图像分割算法的研究 专业电气工程及其自动化 班级 07城建电气3班 学生姓名郑鹏 学号 指导教师栾庆磊 2011 年 04 月 16 日 摘要 边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一，也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别等图像分析和处理中。因此，图像边缘的检测方法，一直是图像处理与分析技术中的研究热点。然而，至今发表的有关边缘检测的理论和方法尚存在许多不足之处，比如在检测精度和去噪方面很难达到令人满意的效果。本次毕业设计针对边缘检测中存在的问题，在对一些传统和新兴的边缘检测方法进行归纳的基础上，围绕灰度图像的边缘检测拟开展以下创新性和探索性工作：拟研究和分析常用的图像滤波方法，拟设计一种将改进中值滤波方法，拟研究Sobel算子和Laplacian算子在边缘检测中的特点，并根据这些特点对比分析这两类算法优缺点等，给出理论研究成果和仿真实例。 关键词：灰度图像分割算子 Abstract Edge detection is an image processing and analysis of one of the most basic，Is also still not been satisfactorily resolved a class of problems。Edges of the image that contains an image of the location, contour and other characteristics, is one of the basic characteristics of the image, widely used in description, image segmentation, image enhancement, pattern recognition, image analysis and processing。Therefore, the image edge detection methods, image processing and analysis has been the research focus in technology. However, so far published on the theory and methods of edge detection there are still many shortcomings, such as denoising in terms of detection accuracy and difficult to achieve satisfactory results。The graduation design for edge detection, problems existing in traditional and new to some in the edge detection method based on the summarized, around gray image edge detection intends to carry out the following innovative and exploratory work: intends to study and analysis of common image filtering method, which intends to design a will improve median filtering method, Sobel operator and to study the Laplacian operator in edge detection, and according to these characteristics, characteristics of the two kinds of comparison and analysis of the advantages and disadvantages, given algorithm theory research and simulation examples。 Keywords: grayscale image segmentation operator 图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换： 本科毕业设计 （2011届） 题目基于阈值的图像分割方法研究与实现 摘要 本毕业设计主要研究基于Hough变换的图像结构提取方法，通过MATLAB语言编程来实现两种典型的图像阈值分割算法（最大类间方差法和迭代法），并对这两种算法进行比较分析。其主要工作步骤如下： 首先介绍数字图像处理和图像分割的基本理论知识。接着对几种图像分割方法进行了介绍。然后了解图像阈值化原理，并在此基础上对两种典型的图像阈值分割算法（最大类间方差法和迭代法）的原理进行了介绍。最后通过MATLAB语言编程实现这两种算法，分别得到这两种算法的分割性能，并对这两种算法的分割性能进行比较。结果表明在大多数情况下，最大类间方差法比迭代法更稳定。 关键词：数字图像处理；阈值化；最大类间方差法；迭代法；直方图 ABSTRACT The main aim of this thesis is to analyze image segmentation method based on thresholding, then implement two typical algorithms (Otsu method and Iterative method) by MATLAB language programming, and compare the two algorithms. Its main work procedure is as follows: First the basic theories of digital image processing and image segmentation are introduced. Then several image segmentation algorithms are introduced. Based on knowing the theory of image thresholding, we introduce the theory of two typical algorithms (Otsu method and Iterative method). Finally through MATLAB language programming, we can get the segmentation performance of the two algorithms respectively, and compare the two algorithm’s segmentation performance. The result shows that Otsu method is more stable than Iterative method in most cases. Key words：digital image processing; thresholding; Otsu method; Iterative method; image histogram.图像分割方法综述
图像的阈值分割及边缘检测技术
基于阈值的图像分割方法--论文
灰度阈值分割算法
阈值分割法代码
基于MATLAB的图像阈值分割技术
图像分割算法的比较与分析
图像分割区域生长法
基于阈值的灰度图像分割
数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab
几种常见的阈值分割算法核心代码
基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法
图像分割阈值选取技术综述
灰度图像分割算法的研究
图像分割方法综述
基于阈值的图像分割方法研究与实现
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