灰度等级处理中的OSTU动态阈值法研究
简述 otsu 算法的原理和步骤。
简述 otsu 算法的原理和步骤。
OStsu 算法是一种基于阈值分割的图像去噪算法,其基本原理是在原始图像上选取一个阈值,将像素值低于该阈值的像素设置为噪声,将像素值高于该阈值的像素设置为清晰的图像。
具体步骤如下:
1. 选取一个阈值 T = 255/n,其中 n 是像素值的范围。
2. 计算像素值差 U = (P - Q) / n,其中 P 和 Q 分别是清晰的图像和噪声的图像的像素值,n 是像素值的范围。
3. 将像素值 U 小于等于阈值 T 的像素设为噪声,即 N(T, U) = {(U, V)},其中 V 表示该像素值下的样本集合,V 的索引从 1 到 n。
4. 将像素值 U 大于阈值 T 的像素设置为清晰的图像,即 C(T, U) = {(X, Y)},其中 X 和 Y 表示该像素值下的样本集合,X 的索引从 1 到 n,Y 的索引从 1 到 n。
5. 将像素值 U 介于阈值 T 和 255/n 之间的像素设置为噪声,即 N(T, U) = {(U, V)},其中 V 表示该像素值下的样本集合,V 的索引从 1 到 n。
6. 重复步骤 3 到步骤 5,直到所有像素都被划分为清晰和噪声两部分。
7. 返回清晰和噪声的图像集合 C(T, U) 和 N(T, U)。
OStsu 算法的优点在于简单易用,能够快速地去掉大量的噪声,
同时保持图像的基本特征。
但是其缺点在于对于低光照环境下的图像可能会失效,并且在处理高分辨率图像时需要更多的计算资源。
otsu阈值法
otsu阈值法Otsu阈值法是一种基于图像直方图的自适应阈值分割算法，能够将图像分成两类，一类为目标，一类为背景。
Otsu阈值法适用于二值化、图像分割等领域，其较其他阈值法具有更高的分类精度和更好的适应性。
一、Otsu阈值法原理Otsu阈值法基本原理是寻找一条阈值，使得选定阈值后，目标和背景之间的类间方差最大，而目标内部的类内方差最小。
具体实现步骤如下：1.计算图像直方图以及归一化直方图，得到每个灰度级的像素数分布占比。
2.设图像总像素数为N，计算每个灰度级的平均值以及总平均灰度值。
3.遍历每个灰度级，计算在此处取阈值后的类内方差和类间方差。
4.找到使类间方差最大的灰度值作为最终阈值，实现图像分割。
二、Otsu阈值法优点1. Otsu阈值法是一个自适应的阈值选择方法，无需人工干预，能够自动适应图像的复杂度及灰度分布的变化。
2. Otsu阈值法分割效果较好，比一般的基于灰度的阈值选择方法有更高的分类精度和更好的适应性。
该算法分割结果明显，重要结构清晰。
3. Otsu阈值法计算简单，算法复杂度较低，可快速实现。
三、Otsu阈值法应用1. 对于基于形态学等运算的图像分析方法，通常要求目标区域和背景在灰度值上有较明显的差异，Otsu阈值法可用于实现灰度二值化，将图像转化为黑白格式，方便后续处理。
2. Otsu阈值法可用于实现形态学滤波操作，改善图像质量，可用于实现去噪、平滑等操作。
3. Otsu阈值法可用于实现形态学变形操作，改变目标形态，实现图像增强、特征提取等功能。
四、Otsu阈值法的不足1. 当图片存在较多噪点时，Otsu阈值法对噪点敏感，可能会产生误分割。
2. 当图像存在较多亮度变化时，Otsu阈值法可能无法有效分割，影响分割效果。
3. 阈值的选择过程可能会受到灰度值分布不均等因素影响，因此需要对图像的灰度值分布情况进行加以考虑。
综上可知，Otsu阈值法是一种简单而又实用的图像分割方法，具有较高的分类精度和较好的适应性。
大津法原理(otsu)
最大类间方差法(大津法，OTSU)最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU 。
它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。
背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。
因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T ,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为1ω,其平均灰度1μ;背景像素点数占整幅图像的比例为2ω,其平均灰度为2μ。
图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g 。
假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M N ⨯,图像中像素的灰度值小于阈值T 的像素个数记作1N ,像素灰度大于阈值T 的像素个数记作2N ,则有:11N M N ω=⨯ (1.1)22N M N ω=⨯ (1.2)12N N M N +=⨯ (1.3)121ωω+= (1.4)1122μμωμω=⨯+⨯ (1.5) 221122()()g ωμμωμμ=⨯-+⨯-(1.6) 将式(1.5)代入式(1.6),得到等价公式:21212()g ωωμμ=⨯⨯- (1.7) 采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值T ,即为所求。
OpenCV 代码:int myOtsu(const IplImage *frame) //大津法求阈值{#define GrayScale 256 //frame 灰度级int width = frame->width;int height = frame->height;int pixelCount[GrayScale]={0};float pixelPro[GrayScale]={0};int i, j, pixelSum = width * height, threshold = 0;uchar* data = (uchar*)frame->imageData;//统计每个灰度级中像素的个数for(i = 0; i < height; i++){for(j = 0;j < width;j++){pixelCount[(int)data[i * width + j]]++;}}//计算每个灰度级的像素数目占整幅图像的比例for(i = 0; i < GrayScale; i++){pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum;}//遍历灰度级[0,255],寻找合适的thresholdfloat w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, deltaTmp, deltaMax = 0;for(i = 0; i < GrayScale; i++){w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = deltaTmp = 0;for(j = 0; j < GrayScale; j++){if(j <= i) //背景部分{w0 += pixelPro[j];u0tmp += j * pixelPro[j];}else //前景部分{w1 += pixelPro[j];u1tmp += j * pixelPro[j];}}u0 = u0tmp / w0;u1 = u1tmp / w1;deltaTmp = (float)(w0 *w1* pow((u0 - u1), 2)) ;if(deltaTmp > deltaMax){deltaMax = deltaTmp;threshold = i;}}return threshold;}参考文献：Nobuyuki Otsu发表的原文"A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," Systems, Man and Cybernetics, IEEE Transactions on , vol.9, no.1, pp.62-66, Jan. 1979。
二值化阈值的选取方法
二值化阈值的选取方法
在进行二值化阈值选取时，可以采用以下几种常用的方法：
1. Otsu方法：Otsu方法是一种自适应的阈值选取方法，它能够根据图像的灰度分布自动选择最佳的阈值。
该方法首先计算图像的灰度直方图，然后根据直方图信息计算类间方差最小的阈值作为二值化阈值。
2. 基于峰值的方法：该方法通过寻找图像灰度直方图中的峰值来选取二值化阈值。
通常情况下，图像的背景和前景分别对应两个峰值。
可以选择两峰之间的谷底作为二值化阈值。
3. 基于聚类的方法：该方法通过对图像灰度值进行聚类来选取二值化阈值。
常用的聚类方法有K-means聚类和谱聚类等。
通过将灰度值分成两个簇，可以选择两个簇之间的分割点作为阈值。
4. 基于直方图的方法：该方法通过分析图像的灰度直方图，选择能够合理区分图像前景和背景的阈值。
可以根据直方图的形状、波峰和波谷等特征来选取阈值。
5. 基于统计分析的方法：该方法通过分析图像的灰度统计特征，例如均值、方差、中位数等，选择合适的阈值。
可以根据前景和背景的灰度分布特征来选择阈值。
以上方法中，Otsu方法是一种常用且较为常见的二值化阈值选取方法，可以适用于大多数图像二值化的场景。
但对于特殊图像场景，其他方法也可能更适合选择二值化阈值。
OTSU算法学习OTSU公式证明
OTSU算法学习OTSU公式证明OTSU算法学习 OTSU公式证明1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t,w0 前景点所占⽐例w1 = 1- w0 背景点所占⽐例u0 = 前景灰度均值u1 = 背景灰度均值u = w0*u0 + w1*u1 全局灰度均值g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(u1-u) = w0*(1 – w0)*(u0 - u1)* (u0 - u1)⽬标函数为g, g越⼤,t就是越好的阈值.为什么采⽤这个函数作为判别依据,直观是这个函数反映了前景和背景的差值.差值越⼤,阈值越好.下⾯是⼀段证明g的推导的matlab代码syms w0 u0 u1 %w0 前景均值 u0 前景灰度均值 u1 背景灰度均值%背景均值w1 =1- w0;%全局灰度均值u=w0*u0+w1*u1;%⽬标函数g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u);%化简的形式g1 =w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);%因式展开a1 = expand(g)%结果是 - u0^2*w0^2 + u0^2*w0 + 2*u0*u1*w0^2 - 2*u0*u1*w0 - u1^2*w0^2 + u1^2*w0a2 = expand(g)%结果是 - u0^2*w0^2 + u0^2*w0 + 2*u0*u1*w0^2 - 2*u0*u1*w0 - u1^2*w0^2 + u1^2*w0%对g进⾏因式分解a2 = factor(g)%结果 -w0*(u0 - u1)^2*(w0 - 1)这⾥是matlab初等代数运算的讲解2 关于最⼤类间⽅差法（otsu）的性能:类间⽅差法对噪⾳和⽬标⼤⼩⼗分敏感，它仅对类间⽅差为单峰的图像产⽣较好的分割效果。
当⽬标与背景的⼤⼩⽐例悬殊时，类间⽅差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间⽅差法是⽤时最少的。
3 代码实现public int GetThreshValue(Bitmap image){BitmapData bd = image.LockBits(new Rectangle(0,0, image.Width, image.Height), ImageLockMode.WriteOnly,image.PixelFormat);byte* pt =(byte*)bd.Scan0;int[] pixelNum = new int[256];//图象直⽅图，共256个点byte color;byte* pline;int n, n1, n2;int total;//total为总和，累计值double m1, m2, sum, csum, fmax, sb;//sb为类间⽅差，fmax存储最⼤⽅差值int k, t, q;int threshValue =1;// 阈值int step =1;switch(image.PixelFormat){case PixelFormat.Format24bppRgb:step =3;break;case PixelFormat.Format32bppArgb:step =4;break;case PixelFormat.Format8bppIndexed:step =1;break;}//⽣成直⽅图pline = pt + i * bd.Stride;for(int j =0; j < image.Width; j++){color =*(pline + j * step);//返回各个点的颜⾊，以RGB表⽰pixelNum[color]++;//相应的直⽅图加1}}//直⽅图平滑化for(k =0; k <=255; k++){total =0;for(t =-2; t <=2; t++)//与附近2个灰度做平滑化，t值应取较⼩的值{q = k + t;if(q <0)//越界处理q =0;if(q >255)q =255;total = total + pixelNum[q];//total为总和，累计值}//平滑化，左边2个+中间1个+右边2个灰度，共5个，所以总和除以5，后⾯加0.5是⽤修正值pixelNum[k]=(int)((float)total /5.0+0.5);}//求阈值sum = csum =0.0;n =0;//计算总的图象的点数和质量矩，为后⾯的计算做准备for(k =0; k <=255; k++){//x*f(x)质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数（归⼀化后为概率），sum为其总和sum +=(double)k *(double)pixelNum[k];n += pixelNum[k];//n为图象总的点数，归⼀化后就是累积概率}fmax =-1.0;//类间⽅差sb不可能为负，所以fmax初始值为-1不影响计算的进⾏n1 =0;for(k =0; k <255; k++)//对每个灰度（从0到255）计算⼀次分割后的类间⽅差sb{n1 += pixelNum[k];//n1为在当前阈值遍前景图象的点数if(n1 ==0){continue;}//没有分出前景后景n2 = n - n1;//n2为背景图象的点数//n2为0表⽰全部都是后景图象，与n1=0情况类似，之后的遍历不可能使前景点数增加，所以此时可以退出循环if(n2 ==0){break;}csum +=(double)k * pixelNum[k];//前景的“灰度的值*其点数”的总和m1 = csum / n1;//m1为前景的平均灰度m2 =(sum - csum)/ n2;//m2为背景的平均灰度sb =(double)n1 *(double)n2 *(m1 - m2)*(m1 - m2);//sb为类间⽅差if(sb > fmax)//如果算出的类间⽅差⼤于前⼀次算出的类间⽅差{fmax = sb;//fmax始终为最⼤类间⽅差（otsu）threshValue = k;//取最⼤类间⽅差时对应的灰度的k就是最佳阈值}}image.UnlockBits(bd);image.Dispose();return threshValue;}参考了这篇⽂章4 ⼆维otsu算法下图是⼆维otsu的⽴体图,是对右边的A进⾏⼆维直⽅图统计得到的图像, 遍历区域为5*5.这是对应的matlab代码%统计⼆维直⽅图 i 当前点的亮度 j n*n邻域均值亮度function hist2 = hist2Function(image, n)%初始化255*2565矩阵hist2 = zeros(255,255);[height, width]= size(image);for i =1:heightfor j =1:widthdata = image(i,j);tempSum =0.0;for l =-n:1:nfor m =-n:1:nx = i + l;y = j+m;if x <1x =1;elseif x > widthx = width;endif y <1y =1;elseif y > heighty = height;endtempSum = tempSum + double(image(y,x));endendtempSum = tempSum /((2*n+1)*(2*n+1));hist2(data,floor(tempSum))= hist2(data,floor(tempSum))+1;endend%加载图像imagea = imread('a.bmp');%显⽰图像%imshow(imagea);%显⽰直⽅图%figure;imhist(imagea);%计算⼆维直⽅图hist2 = hist2Function(imagea,2);%显⽰⼆维直⽅图[x,y]=meshgrid(1:1:255);mesh(x,y,hist2)<灰度图象的⼆维Otsu⾃动阈值分割法.pdf> 这篇⽂章讲解的不错.⽂章这⾥有下载下⾯⽤数学语⾔表达⼀下i :表⽰亮度的维度j : 表⽰点区域均值的维度w0: 表⽰在阈值(s,t)时所占的⽐例w1: 表⽰在阈值(s,t)时, 所占的⽐例u0(u0i, u0j): 表⽰在阈值(s,t)时时的均值.u0时2维的u1(u1i, u1j): 表⽰在阈值(s,t)时的均值.u1时2维的uT: 全局均值和⼀维otsut函数类似的⽬标函数sb = w0(u0-uT)*(u0-uT)’ + w1(u1-uT)*(u1-uT)’= w0[(u0i-uTi)* (u0i-uTi) + (u0j-uTj)* (u0j-uTj)] + w1[(u1i-uTi)* (u1i-uTi) + (u1j-uTj)* (u1j-uTj)]这⾥是代码实现.出⾃这篇⽂章:int histogram[256][256];double p_histogram[256][256];double Pst_0[256][256];//Pst_0⽤来存储概率分布情况double Xst_0[256][256];//存储x⽅向上的均值⽮量int OTSU2d(IplImage * src){int height = src->height;int width = src->width;long pixel = height * width;int i,j;for(i =0;i <256;i++)//初始化直⽅图for(j =0; j <256;j++)histogram[i][j]=0;}IplImage * temp = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);cvSmooth(src,temp,CV_BLUR,3,0);for(i =0;i < height;i++)//计算直⽅图{for(j =0; j < width;j++){int data1 = cvGetReal2D(src,i,j);int data2 = cvGetReal2D(temp,i,j);histogram[data1][data2]++;}}for(i =0; i <256;i++)//直⽅图归⼀化for(j =0; j <256;j++)p_histogram[i][j]=(histogram[i][j]*1.0)/(pixel*1.0);Pst_0[0][0]= p_histogram[0][0];for(i =0;i <256;i++)//计算概率分布情况for(j =0;j <256;j++){double temp =0.0;if(i-1>=0)temp = temp + Pst_0[i-1][j];if(j-1>=0)temp = temp + Pst_0[i][j-1];if(i-1>=0&& j-1>=0)temp = temp - Pst_0[i-1][j-1];temp = temp + p_histogram[i][j];Pst_0[i][j]= temp;}Xst_0[0][0]=0* Pst_0[0][0];for(i =0; i <256;i++)//计算x⽅向上的均值⽮量for(j =0; j <256;j++){double temp =0.0;if(i-1>=0)temp = temp + Xst_0[i-1][j];if(j-1>=0)temp = temp + Xst_0[i][j-1];if(i-1>=0&& j-1>=0)temp = temp - Xst_0[i-1][j-1];temp = temp + i * p_histogram[i][j];Xst_0[i][j]= temp;}double Yst_0[256][256];//存储y⽅向上的均值⽮量Yst_0[0][0]=0* Pst_0[0][0];for(i =0; i <256;i++)//计算y⽅向上的均值⽮量for(j =0; j <256;j++){double temp =0.0;if(i-1>=0)temp = temp + Yst_0[i-1][j];if(j-1>=0)temp = temp + Yst_0[i][j-1];if(i-1>=0&& j-1>=0)temp = temp - Yst_0[i-1][j-1];temp = temp + j * p_histogram[i][j];Yst_0[i][j]= temp;}int threshold1;int threshold2;double variance =0.0;double maxvariance =0.0;for(i =0;i <256;i++)//计算类间离散测度for(j =0;j <256;j++){longdouble p0 = Pst_0[i][j];longdouble v0 = pow(((Xst_0[i][j]/p0)-Xst_0[255][255]),2)+ pow(((Yst_0[i][j]/p0)-Yst_0[255][255]),2);longdouble p1 = Pst_0[255][255]-Pst_0[255][j]-Pst_0[i][255]+Pst_0[i][j];longdouble vi = Xst_0[255][255]-Xst_0[255][j]-Xst_0[i][255]+Xst_0[i][j];longdouble vj = Yst_0[255][255]-Yst_0[255][j]-Yst_0[i][255]+Yst_0[i][j];longdouble v1 = pow(((vi/p1)-Xst_0[255][255]),2)+pow(((vj/p1)-Yst_0[255][255]),2);variance = p0*v0+p1*v1;if(variance > maxvariance){maxvariance = variance;threshold1 = i;threshold2 = j;}}//printf("%d %d",threshold1,threshold2);return(threshold1+threshold2)/2;}总结: ⼆维otsu算法得到⼀个阈值,然后对图像做⼆值化.仍然不能解决光照不均匀⼆值化的问题.⽐⼀维otsu效果好⼀些,但不是很明显.这个算法的亮点在于考虑的点的附近区域的均值.。
阈值分割-最大类间方差法(OTSU)
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。
它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。
背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。
因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
function ostu,filequeryStatus = QUERY_IMAGE(file, fileInfo)if queryStatus eq 0 then beginResult = DIALOG_MESSAGE('图像格式不可识别！',/error,title='警告') return,0endifif (fileInfo.CHANNELS ne 1) then beginResult = DIALOG_MESSAGE('图像格式必须为8bit',/error,title='警告') return,0endifimgSize = fileInfo.dimensionsimg=READ_IMAGE(file)p=HISTOGRAM(img)p=p/(imgSize[0]*imgSize[1]*1.0)D=0.0T0=0 ;阈值for T=0,255 do beginp0=0.0 & m0=0for i=0,T do beginp0=p0+p[i]m0=m0+i*p[i]endform0=m0/p0p1=0.0 & m1=0for i=T+1,255 do beginp1=p1+p[i]m1=m1+i*p[i]endform1=m1/p1m=p0*m0+p1*m1D01=p0*(m0-m)^2+p1*(m1-m)^2if (D lt D01) then beginD=D01T0=Tendifendforprint,'ostu法阈值:'+strtrim(T0,2)img [WHERE (img le T0)] = 0img [WHERE (img gt T0)] = 255return, imgend;--------------------pro ostu_test,imagefileDEVICE, DECOMPOSED=1; 获取本程序所在文件路径RootDir = Sourceroot()if n_elements(imagefile) eq 0 then imagefile='man' file=RootDir+imagefile+'.bmp'imgSize = fileInfo.dimensionsimg=READ_IMAGE(file)ostuimg=ostu(file)WINDOW, /free, XSIZE = imgSize[0], YSIZE = imgSize[1] TV, imgend。
常用的三种阈值分割方法
常用的三种阈值分割方法
常用的三种阈值分割方法包括：
1. 直方图法：通过分析图像的灰度分布情况，选取合适的阈值对图像进行二值化处理。
2. Otsu阈值分割法：基于类间方差最大的原则，自动确定图像的阈值，从而实现图像的二值化。
3. 基于最大熵的阈值分割法：通过计算图像在不同阈值下的信息熵，选取使信息熵最大的阈值进行二值化处理。
这些方法在图像处理中经常使用，可以满足不同的应用需求。
其中，Otsu 阈值分割法由于其计算简单、抗干扰能力强等优点，被广泛应用于图像处理领域。
大津法求阈值
大津法求阈值
大津法求阈值，又称为最大类间方差法或Otsu算法，是一种自动图像阈值分割的统计学方法，由日本图像处理专家Nobuyuki Otsu于1979年提出。
该方法根据灰度直方图计算出合适的阈值，以分隔不同灰度水平的图像。
它被认为是最优二值化的方法，也是目前最流行的图像分割算法之一。
首先，所谓的“大津法求阈值”，是指在图像分割中，采用Otsu的算法来寻找最佳的阈值，以将图像有效分割为前景和背景两部分。
它的主要思想是：通过计算灰度值的类间方差，确定一个最佳的阈值，以此来使得类间方差最大，从而得到最佳的分割效果。
大津法求阈值的具体步骤如下：
（1）将灰度图像像素点按其灰度值从低到高排序，形成灰度直方图；
（2）计算每个灰度级中像素点的累积概率；
（3）从灰度值最小的级开始，依次将每个灰度级作为阈值，计算背景和前景的类间方差；
（4）选取类间方差最大的阈值作为最佳阈值；
（5）将原图像中像素点的灰度值与最佳阈值比较，大于最佳阈值的像素点设为前景，小于最佳阈值的像素点设为背景。
大津法求阈值在图像分割中具有明显的优势：（1）它是一种无人参与的自动化算法，结果更加准确可靠；（2）它可以在不同的图像上获得较高的分割质量；（3）它可以实现快速的计算，不需要太多额外的计算；（4）它可以在不同的图像上获得较高的分割质量。
总而言之，大津法求阈值是一种非常有效的图像分割方法，可以快速有效地将图像分割为前景和背景两部分，从而提高图像处理的效率。
图像分割中的阈值算法
图像分割中的阈值算法随着计算机技术的不断发展和普及，图像处理技术已经成为现代科学研究和生产活动中必不可少的一项重要内容。
而图像分割是图像处理中的一个重要领域，它是指将一幅图像分成若干个离散的区域，每个区域内具有相似的属性。
而阈值算法是实现图像分割的一种基本方法，下面我们就来仔细探究一下阈值算法在图像分割中的应用。
一、阈值算法的原理在进行阈值分割时，需要确定一个阈值t，把图像分成两个部分：小于t的部分和大于等于t的部分。
在分割后的图像中，小于t的部分被归为一类，大于等于t的部分被归为另一类。
阈值算法根据图像的灰度值来确定阈值t，主要通过区分图像的背景和前景，将原始图像进行简单的二元操作。
而对于彩色图像，需要将其转化成灰度图像，再进行阈值处理。
二、阈值算法的实现过程阈值算法通常可以分为两类：全局阈值方法和局部阈值方法。
全局阈值方法指在整幅图像上进行统一的阈值处理，而局部阈值方法则是根据图像中相邻像素之间的关系设置不同的阈值。
（一）全局阈值方法在全局阈值方法中，首先需要确定阈值t，常见的方法有以下两种：1. 直方图法：通过统计像素点灰度值的分布情况来确定阈值t。
一般情况下，图像中的背景和前景值具有比较大的差异，因此，阈值t一般是两者之间的一个最小值。
2. Otsu法：是一种非常流行的用于确定全局阈值的方法。
Otsu法从整幅图像的直方图中查找分布最大的极值点，通过寻找这个极值点，将图像分成前景和背景两个部分。
确定了阈值t之后，可以进行如下的二元操作：1. 当像素的值小于阈值t时，该像素被划分为背景，用0表示。
2. 当像素的值大于等于阈值t时，该像素被划分为前景，用1表示。
（二）局部阈值方法局部阈值方法通过考虑图像中相邻像素之间的关系，来确定像素的阈值。
主要有以下两种方法：1. 局部固定阈值法：在该方法中，将一定大小的像素块作为整体，针对每个像素块进行阈值处理。
这种方法的优点是能够适应光线不均匀以及图像噪声的情况。
基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法
（ ． ｃｏｌｆ ｚ ０ Ｍ ￡ ｎ＆ Ｉ ｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ ｂ ｃｏｌ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ Ｔｃｎｌ ｙ， ．Ｓｈ ｏ ｏ ｃ ｎｅ Ｘｉａ ｎｖｒ ａ Ｓｈｏ ｏ ｅ ｍｍ 凡ｃ ｃ Ⅱ０ ｎ ｒ ａｉ ｎ ｉｅｒ ， ．Ｓｈｏ ｏ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ＆ ｅｈ ｏ ｇ ｃ ｃｏｌｆＳｉ ｃ ， ’ｎＵ ｉ － ｆ ｏ ｎ ｆ ｒ ｅ ｏ ｅ ｅ ｓｙｏ Ｐ ｓ ＆ Ｔｌ ｏ ｕ ｉ ｔ ｎ ， ｉａ １ １ １ Ｃ ｉａ ｉ ｏｔ ｔｆ ｓ ｅ ｃｍｍ ｎｃ ｉ ｓ Ｘ ’ ｎ７ ０２ ， ｈｎ ） ｅ ａｏ
的非 局部 空 间信 息 ， 构造 了基 于像素 的灰度 信 息和非局 部 空 间灰度 信 息 的二 维 直 方 图 ， 并将 此 二 维 直方 图引入
到 Ｏｓ ｔｕ曲线 阂值 分割 法 中， 出 了基 于灰 度 和非局 部 空 间灰度 特征 的二 维 Ｏ ｓ 提 ｔ ｕ曲线 阈值 分 割 法。 实验 结果 表
为二维 Ｏｓ 法 。该 方法 利用 了图像像 素的灰度信 息和像素 的 ｔ ｕ
０ 引 言
图像分割就是将图像分 割成互不 重叠 的多个 子区域 的过
程 ， 是 图像 处 理 到 图 像 分 析 的 关 键 步 骤 。 目前 ， 经 存 在 很 它 已
邻域均值灰度信息 ， 有一定 的抗噪性 ， 含噪图像分 割 中取 具 在 得了较好 的性 能。然而 ， 二维 Ｏｓ ｔ ｕ法 的计 算量 是很 大 的。为 了解决这一问题 ， 人们又提 出了二维 Ｏｓ ｔ ｕ的快速算法 。需 要指出 ， 上述 的两个 二维 Ｏｓ ｔ ｕ算法 只通过一个 “ 点对 ” 图像 对 进行分割 ， 假设对象 区域和 背景 区域 的概率 和近似为 １ 。这种 假设虽然具有一定的合理性 ， 但忽 略边界 区域信息 的做法在某 些 情况下是不合适的。为此 ， 有学者提 出通过对边界 区域像素 进行重新归类 的后 处理 方式 来进一 步加 强分 割效 果 ’ 。除 了可以采用 后处 理的方法 ， 文献 ［ ］ ８ 中提 出了二维 Ｏｓ ｔ ｕ曲线 阌
动态阈值法
动态阈值法
动态阈值法（dynamic-thresholding）应用于统计可能的黑点群并过滤掉像素灰度变化较大的部分，是基于大津法（OTSU）的改进算法，其可以实时的调整阈值的灰度值，而不需知道具体的图像数据统计信息。
在动态阈值法（DT）中，大津法假定了图像只有一个大的区域，它的实现也是一个两部分的分类器，把图像灰度分成低灰度和高灰度两个区域，但是在一些物体检测中，物体可以被划分为多个区域，此时就需要一个可以实时调整阈值灰度值的算法，这就是DT算法。
在实际应用中，动态阈值法（DT）用阈值增量来控制多分类器的灰度分隔，它按照图像从外到角，逐个像素点处理，每个字节的灰度值"增量"就有可能发生变化，通过动态的灰度分类，灰度值的变化导致的整体图像的灰度变化就可以被消除掉。
在动态阈值法（DT）中，每种灰度值都有一个初始阈值，当图像像素进行处理时，灰度值大于当前阈值的像素将被认为是物体或有效像素，其他小于阈值的像素将被认为是背景像素，每次处理完毕后，都会对当前的灰度值的阈值进行校正，从而实现动态的调整。
otsu阈值
otsu阈值Otsu阈值图像处理中，阈值分割技术是一种比较简单而且有效的方法，用于将图像分为不同的物体或背景等部分，而Otsu阈值则是其中一种非常优秀的阈值分割方法。
本文将会介绍Otsu阈值的原理、方法以及应用。
原理Otsu阈值是基于图像的灰度值来确定阈值的。
其原理是利用方差作为判断依据。
在Otsu阈值算法中，将整个灰度级别划分为两部分：一个是高于某个阈值的像素，另一个是低于该阈值的像素。
计算两部分的方差，然后把两部分的方差加起来，得到一个总体方差。
通过改变分割的阈值，可以得到许多不同的总体方差值，最终选择方差最小的那个点作为最佳分割点。
方法Otsu阈值的计算步骤如下：1. 首先，统计图像中每个像素灰度级的出现次数，构建灰度级直方图。
将直方图归一化，使得表示灰度分布的概率分布和最终分割结果都在0到1之间。
2. 然后，计算每个像素灰度级的累积分布函数（CDF），并将其归一化。
CDP是指图像中低于或等于该灰度值的像素占总像素数的比例。
例如，灰度级为50的像素的CDF是所有灰度值小于或等于50的像素数目除以总像素数。
3. 接下来，计算每个像素灰度值的均值，或者说期望值。
4. 然后，计算总体方差。
如果将所有像素分成高于和低于某个阈值的两部分，则总方差可以用这两部分的方差加起来来求得。
5. 最后，选择能够使总方差最小的阈值作为最终的分割阈值。
应用Otsu阈值分割方法在图像二值化中应用广泛，尤其是在图像分割，目标检测和图像识别中。
在Otsu阈值分割中可以得到二值图像，即黑白图像。
在OCR识别、人脸识别、指纹识别等多个领域中，Otsu阈值分割都有着广泛的应用。
总结Otsu阈值是一种非常有效的阈值分割方法，其原理简单，易于操作，适用于大多数图像处理领域。
通过计算整幅图像的方差来确定阈值，使得分割结果达到最佳的效果。
在图像处理技术的研究中，Otsu阈值分割将成为一种不可或缺的技术。
tesseract 灰度处理 二值化处理
Tesseract 是一种光学字符识别引擎，能够将图像中的文字转换成可编辑的文本。
在使用 Tesseract 进行文字识别时，灰度处理和二值化处理是非常重要的步骤，能够有效提高识别准确率和效率。
一、灰度处理灰度处理是将彩色图像转换成灰度图像的过程。
在灰度图像中，每个像素点只有一个灰度值，表示其亮度。
对于彩色图像，每个像素点通常由红、绿、蓝三个颜色通道组成，而在灰度图像中，这三个通道的颜色信息被合并成一个灰度值。
1.1 灰度处理的作用灰度处理能够简化图像的信息，去除彩色信息，使得图像变得更加简洁明了。
这对于后续的文字识别非常有利，因为文字的识别与颜色无关，只与像素的亮度有关。
灰度处理还能够减小图像的体积，加快图像处理的速度。
1.2 灰度处理的方法灰度处理的方法有很多种，常见的有：1.2.1 加权平均法加权平均法是最常见的灰度处理方法之一。
通过对原彩色图像的每个像素点的RGB 值进行加权平均，计算得到相应的灰度值。
一般来说，使用以下公式进行计算：灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B其中 R、G、B 分别表示红、绿、蓝三个颜色通道的值。
1.2.2 最大值法和最小值法最大值法和最小值法分别是将原彩色图像的每个像素点的 RGB 值中的最大值或者最小值作为其灰度值。
这种方法简单快速，但会丢失一部分信息。
1.2.3 平均值法平均值法是将原彩色图像的每个像素点的 RGB 值的平均值作为其灰度值。
这种方法适用于大部分图像，能够有效保留图像的信息。
1.3 灰度处理的实现灰度处理的实现通常采用编程语言提供的图像处理库，如 OpenCV、PIL 等。
通过调用相关的函数，可以很方便地将彩色图像转换成灰度图像。
二、二值化处理二值化处理是将灰度图像转换成黑白图像的过程。
在二值化图像中，每个像素点只有两个取值，分别表示黑和白。
2.1 二值化处理的作用二值化处理能够进一步简化图像的信息，使得图像中的文字更加清晰醒目。
opencv otsu阈值
opencv otsu 阈值介绍在图像处理中，阈值处理是一种常见而重要的操作。
通过阈值处理，我们可以将图像分割成不同的区域，便于后续的图像分析和处理。
而Otsu 阈值法是一种自动确定二值图像阈值的方法，它可以根据图像的直方图自适应地选择最佳的阈值，从而使得前景区域和背景区域的差异最大化。
Otsu 阈值法原理Otsu 阈值法是由日本学者大津展之于1979年提出的，它的原理基于图像的灰度直方图。
假设图像的灰度级别为L ，每个灰度级别对应的像素数为Ni ，总像素数为N 。
Otsu 阈值法的目标是找到一个阈值T ，通过将灰度级别小于等于T 的像素归为一类，灰度级别大于T 的像素归为另一类，从而使得两个类之间的类内方差最小，类间方差最大。
具体来说，Otsu 阈值法将图像分为前景和背景两个类别，通过计算类别内像素的方差和类别间像素的方差，并选择使得类别间方差最大的阈值作为最终的阈值。
在Otsu 阈值法中，我们需要计算两个方差：类别内方差和类别间方差。
类别内方差用来评估单个类别内像素的分布情况，它可以通过以下公式计算：σintra 2(T )=∑N i N Ti=0⋅(μ0−μT )2 其中，T 为阈值，Ni 为灰度级别i 对应的像素数，N 为总像素数，μ0和μT 分别为类别0（灰度级别小于等于T ）和类别T （灰度级别大于T ）的平均灰度。
类别间方差用来评估两个类别之间的差异，它可以通过以下公式计算：σinter 2(T )=∑N i N L−1i=T+1⋅(μT −μi )2 其中，L 为总的灰度级别数。
通过计算不同阈值下的类别内方差和类别间方差，我们可以选择使得类别间方差最大化的阈值作为最终的阈值。
Otsu阈值法的实现在使用Otsu阈值法时，我们常使用OpenCV库中的cv2.threshold函数。
这个函数接收一个输入图像和一个初始阈值，然后返回最终的阈值和二值化后的图像。
以下是使用Otsu阈值法的代码示例：import cv2# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg', 0)# 进行Otsu阈值处理ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)# 显示结果cv2.imshow("Original Image", img)cv2.imshow("Otsu Threshold", thresh)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在这个示例中，我们首先读取一张灰度图像，并将其传递给cv2.threshold函数，同时指定阈值为0。
二值化阈值的选取方法
二值化阈值的选取方法
二值化是将灰度图像转换为只有黑白两种颜色的图像。
而阈值决
定了哪些像素点应该变为黑色，哪些应该变为白色。
因此，阈值的选
取对二值化结果具有重要的影响。
常用的阈值选取方法有以下几种：
1. 固定阈值法：直接给定一个固定的阈值，将灰度图像中大于
该阈值的像素设为白色，小于等于该阈值的像素设为黑色。
简单易行，但对图像噪声等因素影响较大。
2. 均值法：计算灰度图像的平均灰度值，将平均值作为阈值。
简单易行，但对不同场景的图像效果不稳定。
3. Otsu法：将图像分成前景和背景两个类别，并计算类间方差。
选取类间方差最大的灰度值作为阈值。
适用范围广，但计算量较大。
4. 自适应阈值法：根据局部像素的均值或中值，选取不同的阈值，适合于光照不均匀的图像。
但对计算量要求较高。
根据图像的特点选择合适的阈值选取方法，可以得到更好的二值
化结果。
灰度阈值法分割
灰度阈值法分割
灰度阈值法分割是一种常见的图像分割方法，主要用于将图像转换为二值图像。
这种方法通过选择一个或多个灰度阈值，根据像素的灰度值与阈值的比较结果，将像素分为不同的类别。
具体来说，如果像素的灰度值大于或等于阈值，则该像素被分类为特定类别（如目标或背景），否则被分类为另一类别。
然后，根据像素的分类，用不同的数值标记不同类别的像素，从而生成二值图像。
在选择阈值时，通常会考虑图像的灰度直方图。
由于物体与背景以及不同物体之间的灰度通常存在明显差异，在灰度直方图中会呈现明显的峰值。
因此，选择图像灰度直方图中灰度分布的谷底作为阈值，可以有效地对图像进行分割。
例如，Otsu法（最大类间方差法）是一种动态阈值分割算法，其主要思想是根据灰度特性将图像划分为背景和目标两部分，划分依据为选取门限值，使得背景和目标之间的方差最大。
这是该方法的主要思路。
总的来说，灰度阈值法分割是一种简单而有效的图像分割方法，适用于目标与背景有较强对比度的图像。
一种Otsu阈值法的推广_Otsu双阈值法
收稿日期:2004203203作者简介:苟中魁(1978-),男,四川巴中人,硕士,研究方向为图像处理与模式识别。
一种Otsu 阈值法的推广———Otsu 双阈值法苟中魁1,张少军1,李忠富1,李庆利2,金剑1(1.北京科技大学 机械工程学院,北京100083; 2.唐山学院,河北 唐山063000)摘 要:Otsu 阈值法一直被用来求取单阈值。
对Otsu 阈值法进行了推广,利用Otsu 阈值法来求取双阈值,推导了计算公式的两种表达形式,最后给出了图像测试结果。
采用Otsu 双阈值法对灰度直方图呈现三峰特性的图像进行分割,可以获得良好的二值化效果。
关键词:图像测量;二值化;双阈值;直方图中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1006-0316(2004)07-0012-03A dual threshold method based on Otsu methodG OU Zhong 2kui 1,ZH ANG Shao 2jun 1,LI Zhong 2fu 1,LI Qing 2li 2,J I N Jian 1(11Mech anical E ngineering School ,UST B eijing ,B eijing 100083,China ;21T angsh an College ,T angsh an 063000,China)Abstract :Otsu threshold method is still regarded as a excellent method of achieving single threshold 1A new dual threshold method based on Otsu method is proposed 1T w o kinds of formula are deduced and a test result is shown 1Otsu dualthreshold is appropriate for the image of which grey histogram is characterized by three peaks 1K ey w ords :image measuring ;binarization ;dual threshold ;histogram 基于CC D 的数字图像测量技术,近年来得到了广泛的研究[1][2]。
otsu
Otsu法灰度图像二值化原理(2012-10-16 15:22:01)转载▼标签：otsu 二值化图像分割杂谈分类：学术Otsu方法是一种全局化的动态二值化方法，又叫大津法，是一种灰度图像二值化的常用算法。
该算法的基本思想是：设使用某一个阈值将灰度图像根据灰度大小，分成目标部分和背景部分两类，在这两类的类内方差最小和类间方差最大的时候，得到的阈值是最优的二值化阈值。
我个人对这个算法实践后的结果是：这个算法在光照均匀的时候，可以得到很好的效果，大多数情况下，都可以的到相当不错的效果。
而且其本质是很好理解的。
说通俗一点的比方，用一个分数线将班上所有学生的成绩分为好学生和差学生两类，要使两类学生的区分看起来最明显，很显然要达到的效果是：好学生和差学生之间要区别最大，同时好学生和好学生之间分数不能拉太大，同时差学生和差学生之间也差距不大。
回到图像的问题上来，对一幅N×M个像素的图像来说。
1°.首先计算图像的平均灰度u，计算如下：对于一张大小M×N的图像，统计得到全部图像中灰度为i对应的像素个数n(i),于是该图像的平均灰度值u=∑i*n(i)/(M*N);2°.列出求解最佳阀值t的相关变量记t为目标与背景的分割阈值，记目标像素（灰度大于t）占图像的比例为w1，记目标像素的平均灰度为u1：w1= W1/(M*N）,其中的W1是灰度值大于t的统计数u1= ∑i*n(i)/W1, i>t.同理，得到背景像素占图像的比例w2，背景像素的平均灰度u2。
3°.求解最佳阀值t是类差别最大遍历2°中的t，使得G=w1*(u1-u)*(u1-u)+w2*(u2-u)*(u2-u)最大.G最大时，即得到了最佳阈值，与上式子等价的还有：G=(u1-u)*(u1-u)*(u2-u)*(u2-u)；最大两者的等价关系很容易证明。
图像二值化----otsu（最大类间方差法、大津算法）分类：Computer Vision2011-08-09 09:18 13458人阅读评论(9) 收藏举报算法matlabcommandfunctionimc/****************************************以下部分内容为转载**********************************************//*****转自：/yibobin/blog/item/252573b76fba72f831add1a9.html******/最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。
大津法原理(otsu)
最大类间方差法(大津法，OTSU)最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU 。
它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。
背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。
因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T ,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为1ω,其平均灰度1μ;背景像素点数占整幅图像的比例为2ω,其平均灰度为2μ。
图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g 。
假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M N ⨯,图像中像素的灰度值小于阈值T 的像素个数记作1N ,像素灰度大于阈值T 的像素个数记作2N ,则有:11N M N ω=⨯ (1.1)22N M N ω=⨯ (1.2)12N N M N +=⨯ (1.3)121ωω+= (1.4)1122μμωμω=⨯+⨯ (1.5) 221122()()g ωμμωμμ=⨯-+⨯-(1.6) 将式(1.5)代入式(1.6),得到等价公式:21212()g ωωμμ=⨯⨯- (1.7) 采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值T ,即为所求。
OpenCV 代码:int myOtsu(const IplImage *frame) //大津法求阈值{#define GrayScale 256 //frame 灰度级int width = frame->width;int height = frame->height;int pixelCount[GrayScale]={0};float pixelPro[GrayScale]={0};int i, j, pixelSum = width * height, threshold = 0;uchar* data = (uchar*)frame->imageData;//统计每个灰度级中像素的个数for(i = 0; i < height; i++){for(j = 0;j < width;j++){pixelCount[(int)data[i * width + j]]++;}}//计算每个灰度级的像素数目占整幅图像的比例for(i = 0; i < GrayScale; i++){pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum;}//遍历灰度级[0,255],寻找合适的thresholdfloat w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, deltaTmp, deltaMax = 0;for(i = 0; i < GrayScale; i++){w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = deltaTmp = 0;for(j = 0; j < GrayScale; j++){if(j <= i) //背景部分{w0 += pixelPro[j];u0tmp += j * pixelPro[j];}else //前景部分{w1 += pixelPro[j];u1tmp += j * pixelPro[j];}}u0 = u0tmp / w0;u1 = u1tmp / w1;deltaTmp = (float)(w0 *w1* pow((u0 - u1), 2)) ;if(deltaTmp > deltaMax){deltaMax = deltaTmp;threshold = i;}}return threshold;}参考文献：Nobuyuki Otsu发表的原文"A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," Systems, Man and Cybernetics, IEEE Transactions on , vol.9, no.1, pp.62-66, Jan. 1979。
常用阈值计算方法
常用阈值计算方法
常用阈值计算方法包括全局阈值、局部自适应阈值、Otsu阈值等。
全局阈值指对整幅图像进行阈值分割，通过设置一个固定的全局阈值来将图像分为两个部分。
局部自适应阈值是指对图像进行分块，每个块内设置一个阈值，根据该块内像素的平均值或中值来确定阈值。
Otsu阈值是一种自适应阈值计算方法，能够根据图像的灰度级分布
自动选取最佳的阈值。
在实际应用中，选择不同的阈值计算方法需要根据具体的图像特点和实际需求进行选择。
例如，对于灰度分布比较集中的图像，全局阈值可能更为适合；对于灰度分布比较分散的图像，Otsu阈值可能
更为适合。
此外，在实际应用中，还可以通过对比不同阈值计算方法的分割效果，选择最适合的方法。
- 1 -。
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产 的 率 Ｃ＝ ＝ ） 生 概 ：Ｏ ∑ 七 ｏ ｃ 生 概 ：Ｏ ＝－ ） － 的 率 Ｃ＝∑ １础 产 ｌ
号 点 ，标 记 为 １ 。
ｒ
始 ＝罢 ， ｋ ∑＝ 其
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则两组间的数学期望为 ： ０ ０＋ ｌ ｌ ＝
按 照 模 式 识 别 理 论 ，可 求 出 这 两 类 的 类 间方 差 为 ：
ｌ ， 】 ０ Ｔ ｕ［５ 一Ｔ２ ５ １ ［ ∈［， 】 ２ ５ ，５ 】 ，
Ｆａ ［ Ｊ ＝｛ ｌｇｉ 】 ， 【 其它 ０
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２ 、脉 冲 噪 声 的 清 除
为了克服标准 中值 滤波存在的不足 ，本文采 用 自适应中 值滤波 方法 ，它根据 图像 各区域受噪声污染 的程度 来选择 相 应尺 寸的滤波窗 口，具有 自适 应调整 滤波窗 口大小的能力 。
中值 取 代 窗 内 中 心 点 的 灰 度 值 ， 以减 少 噪 声 点 对 滤 波 结 果 的 影响 。
七 ／￣ （ ｍ 七） ）４）／ 一 １础 — ） ］
以 类间方差盯 ） 作为衡量不同阈 值导出的 类别分离性 能的 测量准则， 极大化盯 ） 的过程就是自 动确定阈 值的过
程 ， 因此 ，最 佳 阈值 为 ：
ａ ＂ 七 ＝ ａ ｇ ｍ ｘ ｏ （ ） ｒ
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，则 以窗 口内所有 信号 点像素灰度值 的
维普资讯
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摘 要 ：通 过 对 ＰＣＢ 图 像 光 学 特 性 的 分 析 ，提 出 一 种 自 适应 中 值加 权 均值 混 合滤 波 器 ， 针 对 ＣＣＤ 采 集 的
图像 ，进行预处理 ；并在此基础上 ，提出了一种基于灰度等级处理的 Ｏ Ｔ Ｓ Ｕ动态图像二值化算法 ，从提 高运算速度和分割精度两方面对最大类间方差法进行了改进 ， 增强了图像分割的抗噪声能力 ， 有效的改善
设 阈值七 将灰 度级分为两组Ｃ 、 ｌ分别代表背景和 目标： ｏＣ， Ｃ＝ ：；Ｃ＝ｋ ｌ ，则有 ： ｏ０ｋ １ ＋ ＇ Ｌ
１ 脉 冲 噪 声 的检 测 、
噪声 点的灰度值相对周 围像 素来说差别很大 ，往往 是极
大值或极 小值 。根据这一特点 ，本文采用 一种简单的算法 ，
检 测 脉 冲 噪 声 。 设 脉 冲 噪 声 点 的 灰 度 范 围 为 ［， 和 ０７ １ ［５ 一 ， ５，若 图像某 一像素 的灰度 值落入这 两个范 围内， ２ ５Ｔ２ ］ ５ 则该像素划分 为可 能的噪声点 ，并标记为０ ；否则 ，则划为信
实时性。
根据图像 的特 点，分割图像所 依据 的主 要特 征通常宵三种 ：阈值法 、边缘检测法和区域跟踪法ｆ。其 中阈 ｌ １ 值法因其实现简单 、计算量 小、性能稳定等优点被广泛采用 。图像阈值分割主要利 用图像 中要提取的 目标物
体 与 背 景 在 灰 度 上 的差 异 ，把 图 像 分 为 具 有 不 同灰 度 级 的 目标 区 域 和 背 景 区域 的组 合 。利 用 阈 值 对 图 像 进 行
盯 ） （０ ）＋ ｌ ＝ 一 一 ） ＝ ‰ １ ／ ） 一ｔ ｏ
＝
自适 应中值滤波算法如 下：对 窗 口 Ｆａ ［力 ｌｇ‘ 进行计数 。
如果信 号点数 目大于噪 声点数 目，则以窗 口内所有像 素灰度 值 的中值 取代 窗 内中心 点的灰度值 ；如果信号 点数 目小于或 者等于噪 声点数 目， 则增 大滤窗 的大 小小于等 于 ） 的尺寸 。 如果 滤窗 ）
比较 大 ， 有 随 机 扰 动 、突 发噪
像素的灰度值 ， 而且
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ｈ Ｄｅｖｅ｜ 熬 ｏｐｍ ｅｎｔ
法 ，其 基 本 思 想 是 将
图像直 方 图用 某一 灰
度 值 分 割 成 两 组 ， 当
了图像的分割效果 。
关键 词 ：灰度等级 ；动态阈值 ；加权均值 ；自适应中值 中图分类号 ：０ ９ ２ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ － ８Ｘ２０ ） — ０ ４ ０ ６ ８３ （０８０ ０ ２－ ４ ０ ７
张 辉 张 道 勇 何 最 红
一
、
前 言
图像分割是 图像 处理和模式识别 的首要 问题 ，在机 器视觉 、图像分析 与理解等领域有着广泛 的应用 。它
设灰阶 图像 （，ｙ ｌ灰度 级为０Ｌ，灰度级ｆ ｘ ）ｌ ￣ ： 的像 素数为
啦 则 像 总 素 为Ｎ ∑ｎ， 度 ｆ现 概 为 ， 图 中 像 数 ＝ ｆ 灰 级出 的 率 Ｐ ｎ ＮＰ－， ＝ ， 的 度 均 为 ∑ 。 ｆ ， ＞ ∑ ｌ 总 灰 平 值 ＝ ｆ０ Ｉ
被 分割 成 的两 组方 差 最 大时 ，此 灰度 值 就
作 为 图像 二 值 化 处 理
的阈 值 。 Ｔ ＯＳ Ｕ阈值 法
使用 范 围 比较广 ，不 论 图像 的直 方 图有无
明 显 的 双 峰 ，都 能 得 到 比较 满 意 的 分 割 效 果 。 Ｊ
粒 噪声等，使得Ｃ Ｄ采集 的数字 图像不 可避 免的含有各种各 Ｃ 样 的噪声和失真 ，噪声给 图像 处理带来很 多困难 ，对 图像分 割 、特征提取 、图像 识别等具有 直接影响 。通过 对Ｐ Ｂ图像 Ｃ 光学特 性的分析 ，本文提 出一种 自适应 中值加权均值 混合滤 波器 ，算 法结构如 图ｌ 示。 所