改进差分盒维数阈值的自然图像分割方法

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计算机科学与技术专业使用阈值技术的图像分割等毕业论文外文文献翻译及原文

毕业设计（论文）外文文献翻译文献、资料中文题目： 1.使用阈值技术的图像分割2.最大类间方差算法的图像分割综述文献、资料英文题目：文献、资料来源：文献、资料发表（出版）日期：院（部）：专业：计算机科学与技术班级：姓名：学号：指导教师：翻译日期： 2017.02.14毕业设计（论文）题目基于遗传算法的自动图像分割软件开发翻译（1）题目Image Segmentation by Using ThresholdTechniques翻译（2）题目A Review on Otsu Image Segmentation Algorithm使用阈值技术的图像分割 1摘要本文试图通过5阈值法作为平均法，P-tile算法，直方图相关技术（HDT），边缘最大化技术（EMT）和可视化技术进行了分割图像技术的研究，彼此比较从而选择合的阈值分割图像的最佳技术。

这些技术适用于三个卫星图像选择作为阈值分割图像的基本猜测。

关键词：图像分割，阈值，自动阈值1 引言分割算法是基于不连续性和相似性这两个基本属性之一的强度值。

第一类是基于在强度的突然变化，如在图像的边缘进行分区的图像。

第二类是根据预定义标准基于分割的图像转换成类似的区域。

直方图阈值的方法属于这一类。

本文研究第二类（阈值技术）在这种情况下，通过这项课题可以给予这些研究简要介绍。

阈分割技术可分为三个不同的类：首先局部技术基于像素和它们临近地区的局部性质。

其次采用全局技术分割图像可以获得图像的全局信息（通过使用图像直方图，例如;全局纹理属性）。

并且拆分，合并，生长技术，为了获得良好的分割效果同时使用的同质化和几何近似的概念。

最后的图像分割，在图像分析的领域中，常用于将像素划分成区域，以确定一个图像的组成[1][2]。

他们提出了一种二维（2-D）的直方图基于多分辨率分析（MRA）的自适应阈值的方法，降低了计算的二维直方图的复杂而提高了多分辨率阈值法的搜索精度。

这样的方法源于通过灰度级和灵活性的空间相关性的多分辨率阈值分割方法中的阈值的寻找以及效率由二维直方图阈值分割方法所取得的非凡分割效果。

基于改进粒子群算法的多阈值图像分割_武燕

Microcomputer Applications Vol. 27, No.5, 2011 技术交流微型电脑应用 2011年第27卷第5期 ·59·文章编号：1007-757X(2011)05-0059-03基于改进粒子群算法的多阈值图像分割武燕，张冰摘要：提出了一种改进的粒子群算法，在初始化种群时采用相对基学习原理，以获得较优的初始候选解；在后期迭代过程中引入扩张模型，使粒子不易陷入局部极小值点，并将其用于多阈值图像分割。

由最大熵阈值法得到所要优化的目标函数，用改进的粒子群算法对其进行优化，使其能够准确并迅速的得到分割的最佳阈值组合，并用该阈值组合对图像进行分割。

将此分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法可更为准确快速的实现图像分割。

关键词：粒子群优化算法；相对基学习；扩张模型；多阈值；图像分割中图法分类号：TP301 文献标志码：A0 引言图像分割是目标识别的首要和关键步骤，其目的是将背景与目标分离，为计算机视觉的后续处理提供依据。

图像分割的方法主要包括阈值法、边缘检测等[1]。

其中，阈值分割因其快速简单使其成为图像分割中最基本最常用的方法。

常用的阈值法有最大熵阈值法、最大类间方差阈值法及最小误差阈值法等。

最大熵阈值法的原则使得总熵最大。

所以确定阈值是阈值分割的关键，根据阈值的个数，图像阈值分割可以分为单阈值分割和多阈值分割。

多阈值分割问题可转化为一系列单阈值分割问题来进行解决，但此需要在全灰度范围内搜索一个最佳门限的组合，耗时较多，难于实际应用。

为了简化计算，可以利用遗传、免疫等进化算法来搜索最佳阈值[2]。

而在本文中，将改进的粒子群算法引入图像分割中的多阈值选择，对最大熵阈值法(ME)进行了优化，使其能够准确并迅速地找到图像分割的最佳阈值，对图像进行多阈值分割。

1 基于最大熵的多阈值图像分割最大熵阈值法的基本依据是使得图像中目标与背景分布的信息量最大，即通过测量图像灰度直方图的熵，找出最佳阈值。

遥感数字图像处理第8章图像分割

腐蚀运算
目的：消除目标的边界点，用于消除无意义的小目标
(毛刺，小突起)
方法：
1.原点在集合Ｂ(结构元素)中
2.原点不在集合Ｂ(结构元素)中
腐蚀运算(erosion)
腐蚀运算(erosion)
A B x | ( B )x A .
对结构元素B作平移x，B全包含在A中时，
原点的集合就是计算结果
(1)直方图方法：直方图的谷底位置
最佳阈值的选择
(2)自适应阈值方法
A.将目标分割成大小固定的块
B.确定每一个块的目标峰值和背景峰值
C.第一次处理：对每一个块进行分割（边界阈值采用目标和背景峰值的中点） D.计算每一个块的目标灰度和背景灰度平均值 E.第二次处理：对每个块再次分割（边界阈值采用目标和背景灰度平均值的中值）
四连通八连通
工作流程
1.确定待分割对象
2.选择敏感波段
3.选择分割方法
4.对分割的结果进行矢量化
分割原理和方法
边界（边缘）方法：阈值分割技术，微分算子
边缘检测
假设：图像分割结果中的子区域在原来图像中有边缘存在，或
不同子区域间有边界的存在（像素值灰度不连续性）
区域方法：区域增长技术，聚类分割技术
图像分割的目的
图像分割的目标：根据图像中的物体将图像的像素分
类，并提取感兴趣目标
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤
图像
图像预处理
图像识别
图像理解
图像分割
图像分割的目的
图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程
把焦点放在增强感兴趣对象：汽车牌照（前景）
排除不相干图像成分：其它区域（背景）
最佳阈值的选择

图像处理中的图像分割算法改进方法

图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。

对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。

然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。

为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。

本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。

一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。

该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。

该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。

然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。

为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。

通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。

2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。

采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。

3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。

这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。

二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。

深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。

以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。

通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。

然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。

基于差分盒维数的空间目标图像分割算法

第３９卷第１１Ａ期２０１２年１１月
计算机科学ＣｏｍｕｔｅｒｃｉｅｎｃｅＳｐ
Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．１１ＡＮｏｖ２０１２
基于差分盒维数的空间目标图像分割算法
姚远粱志毅（）西北工业大学航天学院西安７１００７２
１引言
在图像分析的研究和应用中，图像分割是一种基本而又关键的技术，其目的是将目标和背景分离，将图像中有意义的为目标识别、精确定位等后续或者需要处理的特征提取出来，处理提供依据，其结果直接影响到其后的信息处理过程。近国内外图像分割方法有了很大的发展，常见的分割３０年来，技术有阈值分割法和聚类分割法
ＡｂｓｔｒａｃｔｈｉｓｒｅｏｒｔｒｏｏｓｅｓａｎｅｗｉｍａｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆａｃｉｎｓａｃｅｔａｒｅｔｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｂｏｘｃｏｕｎｔｉｎＴｐｐｐｇｇｇｐｇｇ（，，ＤＢＣ）．Ｆｉｒｓｔｌａｃｃｏｒｄｉｎｔｏｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｎａｔｕｒａｌｂａｃｋｒｏｕｎｄｏｆｓａｃｅｔａｒｅｔｕｔｉｌｉｚｉｎｓｉｍｉｌａｒｉｔｏｆｆｒａｃｔａｌｔｈｅｏｒｔｏｙｇｇｐｇｇｙｙ，ａｎａｌｚｅｎｅｂｕｌａｂａｃｋｒｏｕｎｄｕｓｉｎｉｘｅｌｒｅｉｏｎｒａｖａｒｉａｎｃｅｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｅｄｅｂｅｔｗｅｅｎｔａｒｅｔａｎｄｂａｃｋｒｏｕｎｄ．Ｓｅ－ｙｇｇｐｇｇｙｇｇｇ，，ｃｏｎｄｌｔｈｒｏｕｈａｎａｌｚｅｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｎｄｔｈｅＤＢＣｄｉｍｅｎｓｉｏｎｕｎｄｅｒｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｙｇｙ，；ｒａｖａｒｉａｎｃｅｉｓｉｖｅｎ．Ｆｉｎａｌｌｆｏｌｌｏｗｉｎｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｉｍａｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓｉｖｅｎｂｅｓｉｄｅｓｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔａｌｓｏｇｙｇｙｇｇｇｇｐｔｈａｔｔｈｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｃａｎａｃｈｉｅｖｅｅｘｃｅｌｌｅｎｔｅｆｆｅｃｔ．ｒｏｖｅｓｇｐ，，ＫｅｗｏｒｄｓＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｂｏｘｃｏｕｎｔｉｎＩｍａｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎＳａｃｅｔａｒｅｔｇｇｇｐｇｙ现在计算分形维数的算法普遍存在计算量大、准确性差的缺点，所以用分型维数进行图像分割的计算速度要低于用传统算法进行图像分割的速度，因而寻找速度快、适应性好的算法就成为了亟需解决的问题。

改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法

情况，文献『１出了一维最小交叉熵多阈值选取的１提０粒子群优化算法．但当图像信噪比不佳时，维交叉一熵法的分割结果不尽人意．为此，文献『１１１出了１—４提二维直方图交叉熵阈值分割方法，相比一维交叉熵分割方法有更强的抗噪性．文献『１解释文献『的一１在３９１维最小交叉熵方法后，给出了基于灰度级一均灰度平
５ｏｈｅｍｅｈｄｂｅｎｇａｅｅ— ｖｒｇｒｅｅＤｓｏｒｍ．％ｆｔｔｏａｄｏｒｙｌｖｌｅａｅｇａｌｖｌ２ｈｉｔｇａｓａｙ
Ｋｅｙｗｏｒ：ｉａｅｐｏｅｓｎ，ｈｅｈｌｉｇｇａｅｅ— ｒｉｎＯｏｃｒｎｅｍａｒｘ，ｎｍｕｒｓｎｒｐ，ｄｓｍｇｒｃｓｉｇｔｒｓｏｄｎ，ｒｌｖｌａｅｔｃｙｇｄ－ｃｕｒｅｃｔｉｍｉｉｍｃｏｓｅｔｏｙｆｓｔｒｔｖｌｏｉｈｍａｔｉｅａｉｅａｇｒｔ
行之有效．为了进一步缩短二维最小交叉熵法的运行时间，文献『４文献『的最小交叉熵阈值分割迭代１１将９１算法由一维拓展￣－，出了基于灰度级一Ｊｍ：维提平均灰度级直方图的二维最小交叉熵阈值分割的快速迭代算法．与一维算法相比，图像信噪比较低的情况下分在割效果得到改善，而与其他二维交叉熵算法相比则大大减少了运行时问．该算法在推导快速迭代算法公式的过程中作了近似假设，以此为前提进行了近似处并理，使得分割效果还不够理想．然而，上述二维交叉熵阈值分割的递推算法和迭代算法都是在灰度级一平均灰度级直方图的基础上导出的，阈值选取准则函数只考虑了直方图４矩形区个域中沿对角线的２个，势必造成一定程度的错分；另外，已有的迭代算法与递推算法相比不需逐个阈值穷举，需要搜索全部解空问，因此运行速度有待进一但步提高。基于上述分析，本文试图采用灰度一梯度共生矩阵弥补灰度级一平均灰度级直方图存在的不足，使图像分割变得更为准确；推导了基于灰度一梯度共生矩阵的最小交叉熵阈值选取快速迭代算法公式；通过引入迭代过程、小搜索空间、在迭代中采用递推法降低冗缩余计算等３条途径，一步加快运行速度，并与基于进灰度级．平均灰度级直方图的二维最小交叉熵递推算法【】１和迭代算法［］３１在分割结果及运行时间上进行了４

遥感图像中船只目标区域的分割方法

面号．Ｐ５Ｔ７１
遥感图像中船只目标区域的分割方法
孙晓妍，董槐林，王备战，苏创业
（门大学软件学院，厦门３１０）厦６０５
摘
要：针对高分辨率遥感海面图像中的船只检测问题，提出一种新的区域分割方法。该方法利用小波变换得到适合分形分析的一定尺度
维普资讯
第３４卷第１期０
Ｖ．４ｏ１３
・
计
算
机
工
程
２００８年５月
Ｍａ０ｙ２０８
Ｎｏ１．０
ＣｏｍｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｅｉｅｉ
人工智能及识别技术・
文编：ｏ — ４（ｏ）— ｌ＿３文标 — 章号ｌ０＿２２８ｏ＿９＿０３８ｏｌ０每ｏ献识
Ｒｅｉｎ— ａｅｇｅａｉｎＭｅｈｏｆＳｈｉｇｏｂｓｄＳｅｍｎｔｔｏｔｄｏｐｓｉｍｏｅＳｅｉｍａｅｎＲｅｔｎｓｎｇＩｇ
ＳＵＮａｏ－Ｘｉｙａｎ，ＤＯＮＧｕａ－ｉＷＡＮＧｉｚＨｉｌｎ，Ｂｅ－ｈａｎ，ＳＣｈｕａ－Ｕｎｇｙｅ
（ｏｔａｅＳｈｏ，ａｎＵｎｖｒｉ，ａｎ３１０）ＳｆｒｃｏｌＸｉｍｅｉｅｓｙＸｉｗｔｍｅ６０５
［ｓｒｃ］Ｔｉｐｐｒｒｐｓｓｅ￣ｏｏｖｅｒｂｅｆｅｉｎｂｓｄｓｇｎａｏｉｈｒｓｌｔｎｒｍｏｅｓｎｉｇｓａｍａｅＡｂｔａｔｈｓａｅｏｏｅｎｗｍｅｄｔｓｌｅｈｏｌｍｓｇｏ・ａｅｍｅｔｔｎｎｈｇ．ｏｕｉｔｓｇｓｎｐａｏｔｐｏｒ－ｅｉｉ－ｅｏｅｅｎｅｉｉ

医学影像处理中的自适应阈值分割算法

医学影像处理中的自适应阈值分割算法医学影像处理在现代医学应用中扮演着极为重要的角色。

随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，医学影像处理技术也越发成熟，被广泛应用于医学诊断、疾病研究、医疗检测等方面。

医学图像的自动分割技术是医疗影像处理的重要内容之一。

其中，自适应阈值分割算法是一种基于图像直方图分析的图像分析和处理方法，因其能够适应灰度分布不均匀的图像，也就成为医学影像分割领域中应用广泛的技术。

随着医疗影像学技术的发展，医学影像数据的数量以及复杂度也在不断增加，因此如何快速、自动、准确地对医学影像进行分割成为了医学影像处理领域需要解决的难题。

自适应阈值分割算法是一种能够有效解决医学影像非均匀性分布问题的自动分割方法。

该方法将图像处理为灰度直方图，并据此选取合适的阈值进行图像分割。

由于该算法的计算量较小，并且不依赖于特定的二值化阈值，因此在处理医学影像数据中表现出良好的稳定性，从而得到了广泛的应用。

自适应阈值分割算法主要包括基于灰度值的区域分割和基于边界线的区域分割两种方法。

其中，基于灰度值的区域分割通常将图像分成若干个区域，然后对每个区域选取适当的阈值进行分割；而基于边界线的区域分割，则是在灰度图像的边缘区域内使用自适应阈值分配算法，根据图像边缘的特点进行分割。

近年来，随着深度学习技术的广泛应用，医学影像领域也开始探索使用深度学习来进行自动分割和诊断。

有许多研究表明，使用深度学习技术相对于传统的自适应阈值分割算法能够取得更好的分割效果。

然而，深度学习要求有足够的数据进行训练，这在医学影像处理中并不容易实现。

因此，在实际应用中，自适应阈值分割算法仍然是医学图像处理中广泛应用的一种算法，它具有较好的适应性和实时性，能够高效地分割医学影像。

总而言之，自适应阈值分割算法是医学影像处理领域中常用的自动分割技术之一。

它具有简单、快速、适应性强等优点，可以广泛应用于医学影像的分割和诊断。

在不断发展的医学影像处理领域，随着深度学习技术的不断进步，自适应阈值分割算法的一些缺点也将逐渐被克服，使其能够更好地服务于人类的健康事业。

基于分形维数的离线图像分割方法_叶小岭

文章编号:1674-7070(2013)01-0069-04基于分形维数的离线图像分割方法叶小岭1刘太磊1胡凯1摘要为了能够提高图像分割的精度，提出了一种基于统计学和分形维数的图像分割方法，能够对自然景物中树木、道路和天空进行分割，并且可以应用于机器人导航的视觉系统．该方法首先通过统计大量的道路和树木和天空的分形维数(LFD)，分析三者对应的LFD值分布特点，然后利用该特点对图像进行分割，最后对分割后的图像进行平滑处理，得到分割结果．实验结果表明:利用统计结果进行图像分割能够提高分割速率，而且使用分形维数作为特征能够得到比较精确的分割效果．关键词统计学;分形维数;毯子覆盖法;图像分割中图分类号TP391.4文献标志码A收稿日期2012-02-20资助项目江苏省产学研联合创新资金(BY20 11111);江苏省高校优势学科建设工程项目作者简介叶小岭，女，教授，硕士生导师，主要研究领域为系统优化与控制、智能仪器仪表、计算机应用等．xyz．nim@163．com1南京信息工程大学信息与控制学院，南京，2100440引言图像中不同的物体表面会呈现出不同的纹理特性．为了能够区分出兴趣目标与背景，纹理分割已经成为数字图像处理的一个非常重要的研究方向．已有的纹理分割方法多数是基于传统欧氏几何理论的空间域和频域内的分割方法，其主要弊端是欧氏几何理论不能够描述形状复杂的自然场景．Mandelbrot等［1］在20世纪70年代创立了区别于传统几何理论的分形几何理论，提出了“分形”、“分形维数”等影响深远的概念．分形维数是分形几何理论的基本概念之一，目前已得到广泛重视，成为描述自然现象的重要参数，并应用于图像分割、图像压缩以及计算机视觉领域．Peleg等［2］将分形维数作为图像的纹理特征，分析了不同分辨率下图像的纹理特性，实现Brodatz纹理图像库中各种纹理图像的归类．Novianto等［3］提出了一种计算图像分形维数(LFD)的算法，并结合聚类算法应用于自然景色的图像分割．Mavroforakis等［4］将分形维数特征结合神经网络及支持向量机运用于医学图像中肿块的检测．Yoshida等［5］提出了一种新的图像二值化方法，可以将分形维数较高部分与较低部分分割开来，但是只适用于目标区域与背景区域分形维数相差较大的情况，而且需要对256个阈值分割的结果分别进行LFD计算，计算量较大，运行时间较长．本文提出了一种基于统计学和分形维数的图像分割方法，将分形维数作为图像特征，通过统计学方法对其归类，从而达到图像分割的目的．本文分别对自然景物中树木、道路和天空进行分割，可以应用于机器人导航的视觉系统．其优点在于，在统计结果的基础上可以提高图像分割的速度，另外，采用LFD算法计算图像的分形维数可以提高后期图像分割的精度．1LFD算法介绍1.1毯子覆盖法Peleg等［2］于1984年提出了覆盖法求分形维数．假设图像的表面g(i，j)被毯子所覆盖，上毯子表示为uε，下毯子表示为bε，则毯子表面计算公式为uε(i，j)={max uε－1(i，j)+1，max|(m，n)－(i，j)|≤1uε－1(m，n})，(1)b ε(i ，j )={max b ε－1(i ，j )+1，max|(m ，n )－(i ，j )|≤1b ε－1(m ，n })，(2)其中(m ，n )表示与像素坐标(i ，j )距离小于1的邻域像素坐标．定义上下毯子的初始值为u 0(i ，j )=b 0(i ，j )=g (i ，j )，g (i ，j )表示坐标(i ，j )处对应的图像灰度值．假设ε表示毯子数(毯子厚度)，那么毯子的面积A (ε)为A (ε)=∑i ，j (u ε(i ，j )－b ε(i ，j ))2ε．(3)已知文献［1］定义的分形表面公式为A (ε)=F ε2－D ，F 是常数，D 是图像表面的分形维数．对等式两边取对数，得到ln {A (ε)}=ln F +(2－D )ln ε，那么可以通过ln {A (ε)}与ln ε的线性关系计算得到分形维数．1.2LFD map 生成LFD ［6］的概念是与全局分形维数(GFD )的概念相对应的，GFD 是指使用毯子法覆盖整幅灰度图像计算得到的分形维数，而LFD 的计算方法为:假设图像大小为M ˑN ，以像素坐标(i ，j )为中心，取窗口大小为w 的区域，使用上述毯子覆盖法计算该区域的分形维数，将计算的结果赋给坐标(i ，j )对应像素．对于二维灰度图像．分形维数的计算结果应该在2.03.0之间．LFD map 图像计算公式为G (i ，j )=255ˑD (i ，j )－D minD max －D min，(4)其中G (i ，j )是像素坐标(i ，j )处LFD map 图像的灰度值，D max 和D min 分别表示LFD 值的最大值和最小值．最后生成的LFD map 如图1b 所示，其中浅色像素表示分形维数较高部分，深色表示分形维数较低部分．由此，可以看出树木、草地以及边缘部分分形维数较高．图1LFD map 的生成Fig．1Generation of LFD map2实验与仿真2.1统计数据的获得本文的图像分割方法是建立在统计学的基础上进行的，需要大量统计数据的支持．1)拍摄天空、道路和树木图片各1000张(如图2所示)，形成一个统计数据库．2)对图片库中所有图片进行预处理，包括图像灰度化和直方图均衡化，将图片调整统一大小(本文为360像数ˑ480像数)．图2统计图像库示例Fig．2Examples of image database3)按照前文所述方法，计算每幅图像LFD 的平均值(毯子的厚度ε=44，窗口大小取3ˑ3［3］)，即得到树木、道路和天空各1000个平均值，统计各向量中平均值出现的次数，最后将其拟合为曲线，如图3所示，可以得到天空、道路和树木对应的3个分形区域．分析图3可知，树木的分形维数较高，天空的分形维数较低，而道路的分形维数与前两者均有重叠，这是由于在采集道路的图片库时，一部分是在距离较远处拍摄，分辨率较低，道路表面粗糙程度不明显，相应的分形维数较低，而另一部分拍摄距离较近，分辨率较高，道路表面较粗糙，相应分形维数较高．由此可以看出，仅仅使用分形维数这一特征无法将道路提取出来，针对这一情况，后期可以引入颜色作为辅助特征进行判断．2.2图像分割由图3可以看出，在不考虑道路的情况下，树木和天空存在明显的阈值(2.20)，故可以根据将图像分割为两个部分:Bw (i ，j )=0，D LF (i ，j )≥2.20，1，DLF(i ，j )＜2.20{．(5)7叶小岭，等．基于分形维数的离线图像分割方法．YE Xiaoling ，et al．A new image segmentation method based on statistics and local fractal dimension．图3LFD均值统计结果曲线拟合Fig．3Curve fitting results of the average of LFD2.3后期处理图4为道路分割和平滑效果．由图4b和4e可以看出:距离相机近的路面，由于分辨率较高，分形维数相应较高，而由于阳光照射角度不同，树木在地面有时会有阴影，同样也会提高该区域道路的分形维数．有鉴于此，本文使用了平滑处理．1)利用数学形态学的方法对图4b、4e中杂小区域进行处理．为了保留道路的两条中线(以便后期机器人导航使用)，本文使用垂直方向的直线对图4b和4e先膨胀后腐蚀．2)在第一步的基础上去除图像中面积较小区域．平滑后的效果分别如图4c和4f所示．图4道路分割及平滑效果Fig．4Segmentation and smoothingresults of the proposed method2.4实验结果本文提出的图像分割方法最终效果如图4c和4f 所示．分别使用Otsu方法、Niblack方法以及文献［5］中的方法对图4a和4d进行图像分割，得到的结果如图5所示，运行时间如表1所示．由此可以看出，Otsu 方法虽然运行时间最快，但无法精确地将树木在道路上的投影与树木分割开来，Niblack的方法分割效果并不理想，文献［5］中的方法可以得到精确的分割结果，但是需要对256个阈值分割的结果分别进行LFD 计算，计算量较大，运行时间较长．而使用本文所提出的方法是在统计结果的基础上进行图像分割，提高了运行速度，并且可以将树木、道路和天空的交界处精确地描述出来．如图6所示为K均值聚类方法与本文方法在不同的图像尺寸下运行时间的比较．另外，可以保留一些有用的边缘信息(例如本例中道路中央黄线，可以用于后期机器人导航)．图5相关方法分割效果比较Fig．5Segmentation result comparision of different methods表1图像分割不同算法的运行时间比较Table1Runtime comparision of4image segmentation methodss 原始图像Otsu方法Niblack方法文献5方法本文方法图4a0.177411.253031.2682 5.3761图4b0.097910.005130.8824 5.2652图6本文方法与K均值聚类方法运行时间比较Fig．6Runtime comparision between the K-meansclustering method and the proposed method3结论本文提出的这种图像分割方法具有以下几个优17学报:自然科学版，2013，5(1):69-72Journal of Nanjing University of Information Science and Technology:Natural Science Edition，2013，5(1):69-72点:1)本文采用统计学的方法实现图像分割能够提高速度;2)采用LFD 算法计算图像的分形维数可以提高后期图像分割的精度，天空、树木的交界处以及道路、树木的交界处能够被精确描述，还能够保留图像中一些重要的边界信息，方便后期应用．本文方法的缺点是图像像素的分形维数容易受到光线角度的影响，需要以后进一步研究．参考文献References［1］Mandelbrot B B ，Passoja D E ，Paullay A J．Fractal char-acter of fracture surfaces of metals ［J ］．Nature ，1984，308(5961):721-722［2］Peleg S ，Naor J ，Hartley R ，et al．Multiple resolution tex-ture analysis and classification ［J ］．IEEE Trans PatternAnal Mach Intell ，1984，6(4):518-523［3］Novianto S ，Suzuki Y ，Maeda J．Near optimum estimationof local fractal dimension for image segmentation ［J ］．Pattern Recognition Letters ，2003，24(1/2/3):365-374［4］Mavroforakis M E ，Georgiou H V ，Dimitropoulos N ，et al．Mammographic masses characterization bases on localized texture and dataset fractal analysis using linear ，neuraland support vector machine classifiers ［J ］．Artificial In-telligence in Medicine ，2006，37(2):145-162［5］Yoshida H ，Tanaka N．A new binarization method for a sign board image with the blanket method ［C ］∥ChineseConference on Pattern Recognition ，2009:1-4［6］Chen F ，Ji G R ，Cheng J N．Image edge detection based on improved local fractal dimension ［C ］∥Proceedings of the IEEE International Conference on Natural Computa-tion ，2008:640-643［7］Ma L ，Shan Y J．Integration of fractal and grey-level fea-tures for texture segmentation ［C ］∥Congress on Image and Signal Processing ，2008:687-691［8］Zhao H X ，Wang S C．Application of fractal mathematics in mode recognition and image processing ［C ］∥Interna-tional Conference on Measuring Technology and Mecha-tronics Automation ，2011:536-538［9］Theiler J．Estimating fractal dimension ［J ］．Journal of the Optical Society of America ，1990，7(6):1055-1073［10］梁东方，李玉梁，江春波．测量分维的“数盒子”算法研究［J ］．中国图像图形学报:A 辑，2002，7(3):40-44LIANG Dongfang ，LI Yuliang ，JIANG Chunbo．Research on the Box Counting algorithm in fractal dimension meas-urement ［J ］．Journal of Image and Graphics :A ，2002，7(3):40-44A new image segmentation method based onstatistics and local fractal dimensionYE Xiaoling 1LIU Tailei 1HU Kai 11School of Information and Control ，Nanjing University of Information Science ＆Technology ，Nanjing 210044Abstract To improve the precision of image segmentation ，a new method based on statistics and fractal dimensionis proposed．This method can be used to segment natural images like tree ，road and sky ，furthermore ，it can also be used in vision system of robot．The proposed method can be roughly divided into three steps ，firstly ，collect vast a-mount of Local Fractal Dimension (LFD )of tree ，road and sky ;secondly ，analyze the LFD distribution characteristics of the three textures ，which are mentioned above ;finally ，segment those three textures according to the distribution characteristics ，and then ，smooth and filter the image by using mathematical morphological methods．Compared with some other methods ，experimental data show that this proposed method can improve the precision of segmentation by using LFD as the feature．Key wordsstatistics ;local fractal dimension (LFD );the blanket method ;image segmentation27叶小岭，等．基于分形维数的离线图像分割方法．YE Xiaoling ，et al．A new image segmentation method based on statistics and local fractal dimension．。

一种快速_稳健的图像分割方法

式计算：
! 0! "! 1/ #- " " ( ,
"
! "
"
（2 ）
其中， ( 是色彩分辨率， / 是归一化系数。显然， "! 越大， *" 处越平滑。现在，需要确定一个阈值 1" 来区分平滑与否。考虑到平滑程度是一个相对概念，可以基于全局来定义 1" 的数值。在整个图像的各像素点 * " 处计算 "! ，将 "! 归一化为 "2!
!$#
图像区域合并
采用连接算法将非平滑区量化后的各像素连接成区域，将
面积很小的 “毛刺” 区域合并到差异最小的相邻较大区域上。从而完成图像的分割。
2
图像分割算法实现
传统 A)B 色度空间是非线性的。为了实现有意义的图像
* （! ）（!! ） ./0 , !!! （! ） # ! 其中，那么，窗口内 !" 的密度估计可以按下 . 向量的维数。
!$*
平滑和非平滑区域划分
一幅图像中像素点的色彩特征矢量可以定义为：
（$ ，（* ） !"# %， &） ’ + ，，是图像的相对亮度和、色度坐标。其中， $ % & % & 令 () 表示空间分辨率， * " 表示 ()+() 窗口中心的像素点， !" 表示 * " 点的色彩特征矢量， , 表示该窗口区域， !" 表示窗口内 * " 点的特征矢量。通过估计 , 内 !" 的分布密度，可以判定 * " 点处是否平滑。核函数密度估计是最常用的密度估计方法。设（! ）是多元正态函数： -

自适应阈值分割算法

自适应阈值分割算法自适应阈值分割算法是一种常用的图像分割算法，可以根据图像的局部特征来确定合适的阈值，从而实现图像的分割。

自适应阈值分割算法主要分为以下几个步骤：1. 图像预处理：首先对原始图像进行预处理，可以使用滤波器进行平滑处理，去除图像噪声，减小图像中的干扰因素。

2. 计算图像的局部均值：将图像分成若干个大小相等的区域，计算每个区域的像素值平均值，得到图像的局部均值。

3. 计算局部方差：对于每个区域，计算该区域内像素值的方差，得到图像的局部方差。

4. 计算局部阈值：根据图像的局部均值和局部方差，计算每个区域的局部阈值。

一般情况下，局部阈值可以表示为局部均值加上一个适当系数乘以局部方差。

5. 图像分割：将图像的每个像素与其所在区域的局部阈值进行比较，如果像素值大于局部阈值，则将其分为目标区域；如果像素值小于局部阈值，则将其分为背景区域。

6. 后处理：对于分割后的图像进行一些后处理操作，可以通过腐蚀、膨胀等形态学操作来去除图像中的噪声，使分割结果更加准确。

自适应阈值分割算法的特点是能够根据图像的局部特征来确定阈值，因此对于不同区域具有不同亮度和对比度的图像，该算法能够产生更好的分割效果。

相比于全局阈值分割算法，自适应阈值分割算法更适用于复杂背景或光照不均匀的图像。

除了自适应阈值分割算法，还有一些其他的图像分割算法，例如基于区域的分割算法、基于边缘的分割算法、基于水平集的分割算法等。

每种算法都有着各自的优缺点，并适用于不同类型的图像分割任务。

总的来说，自适应阈值分割算法是一种简单而有效的图像分割算法，可以通过计算图像的局部特征来确定合适的阈值，从而实现对图像的准确分割。

它在图像分割领域具有广泛的应用，并且可以结合其他图像处理技术进行进一步的改进和优化。

图像处理中的阈值处理方法分析

图像处理中的阈值处理方法分析图像处理中的阈值处理方法是一种常见的技术，它旨在将图像的灰度级别划分为两个或多个部分。

通过设定一个阈值，图像中的像素被分为高于或低于该阈值的两个部分，从而实现对图像的分割、增强或去噪等目的。

在本文中，我们将对几种常见的阈值处理方法进行分析和讨论。

1. 全局阈值处理方法：全局阈值处理方法是最简单和最直接的方法之一。

该方法基于整个图像的统计信息，通过计算像素的灰度级别的平均值或直方图的峰值来确定一个全局阈值。

将图像中的像素与该阈值进行比较，将高于阈值的像素设置为白色，低于阈值的像素设置为黑色。

该方法可以快速实现，但对于具有不同光照条件和背景的复杂图像效果可能不理想。

2. 自适应阈值处理方法：自适应阈值处理方法是一种根据图像的局部特性来确定阈值的方法。

与全局阈值处理方法不同，该方法使用图像的小区域来计算阈值，在每个区域内分别应用阈值处理。

这种方法尤其适用于具有不均匀光照条件的图像。

它可以根据图像的局部亮度和对比度变化自动调整阈值，从而更好地分割目标图像。

3. 多阈值处理方法：多阈值处理方法是将图像的灰度级别划分为多个等级的方法。

通过设定多个阈值，可以将图像分为多个不同的部分，以实现更多的图像信息提取和分割。

该方法常用于图像分割和目标检测等应用领域。

然而，多阈值处理方法需要更多的计算和分割参数的选择，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。

4. 非线性阈值处理方法：非线性阈值处理方法是一种根据像素的灰度级别和空间信息来确定阈值的方法。

该方法通过考虑图像的局部对比度和纹理信息，可以更准确地分割具有复杂纹理和边缘的图像。

这种方法常用于医学图像处理和目标跟踪等领域。

5. 自适应聚类阈值处理方法：自适应聚类阈值处理方法是一种基于像素的相似性来确定阈值的方法。

通过将像素聚类为不同的群组，可以根据像素的亮度和颜色信息自适应地选择阈值。

这种方法通常用于图像分割和特征提取等应用领域。

综上所述，图像处理中的阈值处理方法是一种有效的技术，可以实现图像的分割、增强和去噪等目的。

基于阈值的图像分割方法--论文

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；matlabBased on thresholding for image segmentation methodsAbstract：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引言在现代科学中，随着计算机科学技术的不断发展，人们在日常生活中对图像信息的需求急剧暴涨，人们对图像得要求也越来越高，p图软件，美颜相机等等也是越来越受大众喜爱，对此，数字图像处理技术在近年来也是得到了迅速的发展和改进，成为当下学科领域的热门焦点。

基于MATLAB的图像分割算法研究

摘要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。

对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。

而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。

区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。

与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。

关键词：图像处理图像分割AbstractThis article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time.Key words: image processing image segmentation operator目录（一般目录要求最多是三级目录，不要出现四级目录）第一章绪论 (1)1.1数字图像处理的基本特点 (1)1.1.1数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大（三级标题有问题）1 1.1.2数字图像处理占用的频带较宽 (2)1.1.3数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大 (2)1.1.4作合适的假定或附加新的测量 (2)1.1.5数字图像处理后的图像受人的因素影响较大 (2)1.2数字图像处理的优点 (2)1.2.1再现性好 (2)1.2.2处理精度高 (3)1.2.3适用面宽 (3)1.2.4灵活性高 (3)1.3数字图像处理的应用 (4)1.3.1航天和航空技术方面的应用 (4)1.3.2生物医学工程方面的应用 (5)1.3.3通信工程方面的应用 (5)1.3.4工业和工程方面的应用 (5)1.3.5军事公安方面的应用 (5)1.3.6文化艺术方面的应用 (6)1.4数字图像分割技术的发展概况 (6)1.4.1 基于分形的图像分割技术 (6)1.4.2 基于神经网络的图像分割技术 (7)1.5本文的主要流程图 (8)第二章数字图像处理的处理方式 (9)2.1图像变换 (9)2.2图像编码压缩 (9)2.3图像增强和复原 (9)2.4图像分割 (9)2.5图像描述 (10)2.6图像分类（识别） (10)第三章 MATLAB平台及其开发环境 (11)3.1.MATLAB的组成 (11)3.1.1MATLAB主要有以下几个部分 (11)a.数值计算功能 (12)b.符号计算功能 (12)c.数据分析功能 (12)d.动态仿真功能 (12)e.程序借口功能 (13)f.文字处理功能 (13)3.2MATLAB的特点 (13)3.2.1功能强大，可扩展性强 (13)3.2.2界面友好，编程效率高 (14)3.2.3图像功能，灵活且方便 (14)3.3MATLAB在图像处理中的应用 (14)第四章图像分割概念及算法研究 (16)4.1图像分割的基本概念 (16)4.1.1图像分割定义 (16)4.2边缘检测方法（4.1和4.2之间不是并行关系） (17)4.2.1边缘检测概述 (17)4.2.2边缘检测梯度算法 (19)a.梯度边缘检测算法基本步骤及流程图 (19)b.Robert算子 (20)c.Sobel算子 (21)d.Prewitt算子 (21)4.2.3拉普拉斯（Laplacian）算子 (22)4.2.4LoG(Laplacian-Gauss)算子 (24)4.2.5坎尼（Canny）算子 (25)4.3灰度阈值分割 (27)4.3.1阈值分割介绍 (28)a.阈值化分割原则 (28)b.阈值分割算法分类 (29)4.3.2全局阈值 (30)a.极小值点阈值 (31)b.最优阈值 (31)c.迭代阈值分割 (33)4.3.3动态阈值 (34)a.阈值插值 (35)b.水线阈值算法 (35)4.4区域分割 (37)4.4.1区域生长的基本原理、步骤及流程图 (37)4.4.2生长准则和过程 (40)a.灰度差准则 (40)b.灰度分布统计准则 (41)c.区域形状准则 (42)4.4.3分裂合并 (43)第五章总结 (45)5.1对于图像边缘检测的分析 (45)5.2对于图像阈值分割的分析 (45)5.3对于图像区域分割的分析 (46)5.4改进意见（改进可另外做为一章比如说某某算法等的若干改进等，不要放入总结一章中）（总结是对整篇文章的一个概述，应该是写比如得出些什么结论，一些算法间比较等相关问题。

图像阈值分割技术中的部分和算法综述

割方法，以图像直方图信息为主导，备原理清它具
晰、述简单、算快捷、果良好等优点，表运效因此一直受到研究人员的青睐，在实际应用场合中尤为明显。
从本质上看，阈值分割方法基本上可以分为六大类［：于熵的方法（ｎｒｐ－ａｅｔｏｓ、３基］ｅｔｏｙｂｓｄｍｅｈｄ）基
基金项目：国家自然科学基金资助项目（０７１３；６５２３）陕西省教育厅专项科研计划基金资助项目（９Ｋ７１２１Ｊ２）西安０Ｊ３，００Ｋ８０；邮电学院中青年科研基金资助项目（Ｌ０９１）Ｚ２０ —６作者简介：ｊ，１８一，，Ｎ￣（９１）男讲师，士，硕研究方向：法设计、算图像处理，－ｉｘｅｉｘｘｐ．ｄ．ｎ王辉（９９）男，Ｅｍａ：ｉｅ＠ｕｔｅｕｃ；ｌｘｘ１６一，副教授，士，博研究方向：数据采集与处理。
ｏｓ、于目标属性的方法（ｂｅｔａｔｉｕｅｂｓｄｄ）基ｏｊｃｔｂｔ－ａｅｒｍｅｈｄ）空间方法（ｐｔｌｔｏｓ和局部方法ｔｏｓ、ｓａｉｈｄ）ａｍｅ（ｃｌｔｏｓ。在这些技术中，阈值法＿］１ａｍｅｈｄ）ｏ熵４和．
得到，定义为其
ｔ
２熵阈值法中的部分和算法
作为信息度量的熵函数无疑是用于图像分割的个恰当的目标函数。研究人员已提出许多熵阈值分割法，例如基于Ｓａｎｎ熵的阈值分割方法［６、ｈｎｏ４＿］基于Ｒｅｙ熵的阈值分割方法［、ｎｉ２基于Ｔａｉ熵的 ¨ ｓｌｓｌ

基于阈值的分割方法

基于阈值的分割方法
阈值分割是图像处理中一种有效的分割方法。

它通过将一张图像
的像素点值分成几个部分来获得一系列局部分割结果，它的实质就是
使用单一阈值来将图像分解为背景和目标之间。

阈值分割法有多种，其中最常用的是简单阈值分割法。

这种方法
用于实现图像的二分法，并使用一个指定的阈值来将整个图像划分为
背景和前景。

当图像中具有两个明显不同的灰度水平时，用阈值分割
法可以很好地实现图像分割：如果像素值低于阈值，则认为它是背景；反之，如果像素值高于阈值，则认为它是前景。

此外，还有一些特殊的阈值分割法，如改进的阈值分割方法、双
阈值分割方法，有助于分割更复杂的图像。

改进的阈值分割方法称为“变量阈值分割法”，它在图像的背景和前景之间使用多个阈值，以
便在更复杂的图像中获得更佳的分割效果。

而双阈值分割方法则使用
两个阈值：一个用于处理黑色点，一个用于处理白色点。

总之，基于阈值的分割方法是一种重要的图像处理技术，它可以
很好地用于图像分割任务，帮助用户更准确地检测复杂场景中的目标物。

基于阈值的图像分割

N
N
i 0
L 1
i
第i级出现的概率为：
Ni P i N
在OTSU算法中，以阈值k将所有的像素分为目标C0和背景C1两类。其中,C0类的像素灰度级为0~k-1，C1类的像素灰度级为k~L-1。图像的总平均灰度级为：
u iP i
i 0
L 1
C0类像素所占面积的比例为：
0 P i
（a）原图图3-1 生成直方图
（b）直方图
3.2 最大类间方差法（OTSU）
最大类间方差法又称为OTSU算法，大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。原理：对于图像 A(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 ω 0，其平均灰度μ 0；背景像素点数占整幅图像的比例为 ω 1，其平均灰度为μ 1。图像的总平均灰度记为 μ ，类间方差记为g。设A是一幅具有L级灰度级的图像，其中第i级像素为个，其中i的值在0~L-1之间，图像的总像素点个数为：
2 2
2
2
令k从0~L-1变化，计算在不同k值下的类间方差 k 2 使得 k 最大时的那个k值就是所要求的最优阈值。
图3-2为采用OTSU方法取得最优阈值后进行阈值分割的结果。 MATLAB程序如下： I=imread('tsaml.jpg'); [width，height]=size(I); level=graythresh(I); BW=im2bw(I，level); figure imshow(BW) MATLAB 提供 graythresh 函数来自动获取分割阈值， im2bw 功能是转换图像为二进制图像。这两个函数结合使用，graythresh函数是自适应阈值，求出图像的自适应阈值，然后利用im2bw函数再转化为二值图像并输出，得到如图所示的自适应阈值图。

基于改进CS算法的二维Ostu快速图像分割

基于改进CS算法的二维Ostu快速图像分割高宏进;王力;龚维印;杨幸【摘要】For the problems of long computing time,low efficiency and easy falling into local optimum with two-dimensional Ostu image segmentation method based on cuckoo search algorithm,the modified fast two-dimensional Ostu image segmentation method based on cuckoo search algorithm is proposed. By introducing a hybrid-dimension updating strategy in combination of dimension updating with global updating, the cuckoo search algorithm is modified. With the adjustable normal distribution of variance for whole neighborhood search of the distinguishable step size, the search precision and efficiency of the algorithm is improved, and the problem of low efficiency for two-dimensional Ostu image segmentation solved. Experimental results indicate that, compared with the exhaustive method and cuckoo algorithm, the modified algorithm has the highest image segmentation efficiency and the best effect.%针对应用布谷鸟搜索算法进行二维Ostu分割时计算时间长、效率低、易陷入局部最优的问题,提出了基于改进布谷鸟搜索算法的二维Ostu快速图像分割方法.通过引入逐维更新与整体更新相结合的混合维度更新策略,对布谷鸟搜索算法进行修正,以方差可调的正态分布进行步长有区分的整体邻域搜索,提高了算法的搜索精度与效率,解决了二维Ostu图像分割效率低的问题.实验结果表明,与穷举法、布谷鸟算法相比,改进算法图像分割效率最高,效果最好.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2017(050)012【总页数】6页(P2698-2703)【关键词】图像分割;二维Ostu;混合维度更新;布谷鸟搜索算法【作者】高宏进;王力;龚维印;杨幸【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳 550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳 550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】TP391.41图像分割是图像处理最基本的技术之一，为图像的后续处理提供检验依据。

VTK图像处理

●图像二值化：二值图像和label图像是图像分割中经常用到的两种图像，二值图像的每个像素只有两种可能的取值，如0或者255，通常0代表图像的背景，而255代表图像的前景。

图像二值化是最简单的图像分割模型。

⏹阈值法：设置一个灰度阈值，将图像中阈值以下的像素值设为背景，阈值以上的像素设为前景，即可得到一幅二值图像。

vtkImageThreshold●边缘提取：图像中不连续的灰度值会产生边缘，图像的边缘检测是基于边界的图像分割。

图像的边缘一般常用图像的一阶导数和二阶导数来检测。

⏹梯度算子：图像一阶导数。

图像的一阶导数计算一般是通过差分运算来近似的。

可以用vtkImageGradient计算图像的梯度，梯度是一个向量，具有方向和大小，因此vtkImageGradient计算结果是一个梯度场，也就是每个像素值都是一个梯度向量。

显示梯度图像时需要计算每个像素点的梯度大小，即模值，vtkImageManitude。

计算梯度时，采用的是中间差分法，即像素在每个方向的差分，都是利用前后两个像素值之差，因此在图像边界处的差分需要特殊处理。

内部定义的HandleBoundaries变量，通过函数SetHandleBoundaries()赋值，当HandleBoundaries为真时，算子会特殊处理边界像素的梯度，为假时不计算边界像素的梯度值，因此输入图像小于输出图像。

SetDimensionality()设置计算的图像维数，默认为二维，此时梯度向量也为二维。

vtkImageMagnitude对象以梯度向量的2范数作为向量的模，将梯度模值转换到0~255的范围内vtkImageShiftScale，用vtkImageExtractComponent来提取每个方向的梯度分量进行显示。

（彩色图像要转换为灰度图像才可计算梯度）Sobel算子：常用的梯度算子，采用3×3的模板，计算时模板在图像上移动，并在每个位置上计算对应中心像素的梯度值。