彩色直方图镜头分割中的阈值研究

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图像处理技术中的图像分割阈值选择方法探讨

图像处理技术中的图像分割阈值选择方法探讨

图像处理技术中的图像分割阈值选择方法探讨图像分割是图像处理的重要步骤之一,它将一幅图像划分成多个区域或对象,使得每个区域或对象具有一定的相似性或特征。

而图像分割的关键在于选择合适的阈值,以实现准确的分割结果。

本文将探讨图像处理技术中的图像分割阈值选择方法。

图像分割的目的是将图像中的前景和背景分开,使得每个区域或对象能够得到独立的处理。

在许多应用中,分割准确性对于后续处理步骤的成功非常关键。

因此,选择适当的阈值方法至关重要。

在图像处理中,有许多常用的图像分割阈值选择方法,比如全局阈值法、自适应阈值法、Otsu阈值法等。

下面将对这些方法进行详细的介绍和比较。

首先是全局阈值法,它是最简单和最常见的分割方法之一。

该方法假设图像中的前景和背景的灰度值具有明显的差异,并且像素的灰度值可以根据一个固定的阈值进行分类。

通常情况下,阈值可以通过试错法或者统计分析的方法来选择。

全局阈值法的优点是简单易用,计算速度快,适用于许多场景。

然而,该方法对于图像中存在灰度值分布不均匀或者背景复杂的情况表现不佳。

接下来是自适应阈值法,该方法能够根据图像中局部区域的特征动态地选择阈值。

它假设图像中的前景和背景的灰度值在局部区域内具有一定的相似性,并且像素的灰度值可以根据其局部区域的平均或中值来分类。

自适应阈值法的优点是能够适应图像中的灰度值变化和背景复杂的情况,但是计算复杂度会相应增加。

最后是Otsu阈值法,它是一种基于图像灰度直方图特性的自动分割方法。

Otsu 阈值法通过最大类间方差的方法选择阈值,即使得前景和背景之间的差异最大。

它能够自动选择合适的阈值,适用于各种图像。

Otsu阈值法的优点是能够自动化选择阈值,但是对于某些特殊图像,可能无法得到理想的分割结果。

除了以上介绍的常用方法外,还有一些其他的图像分割阈值选择方法,如基于聚类分析的方法、基于直方图的方法等。

这些方法在特定的应用场景中可能会有更好的效果,但是也有一定的局限性。

阈值分割的原理

阈值分割的原理

阈值分割的基本原理阈值分割是一种常见的图像处理技术,用于将图像中的目标与背景分开。

其基本原理是通过设定一个阈值,将图像中的像素根据其灰度值与阈值的大小关系进行分类,从而实现目标和背景的分割。

1. 灰度图像转换在进行阈值分割之前,首先需要将彩色图像转换为灰度图像。

这是因为彩色图像包含了RGB三个通道的信息,而在阈值分割中只考虑灰度信息。

灰度图像可以通过对彩色图像进行加权平均来获得。

常见的加权平均方法有亮度法和平均法。

亮度法通过计算每个像素点的RGB通道值的加权平均来得到灰度值:Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B其中R、G、B分别表示红、绿、蓝三个通道的取值。

2. 设定阈值设定阈值是阈值分割中最重要的一步。

阈值可以根据应用需求来确定,也可以通过试验找到最佳结果。

在设定阈值时,需要考虑两个因素:目标与背景的灰度差异和图像中的噪声。

如果目标与背景之间的灰度差异较大,可以选择较低的阈值;如果图像中存在较多噪声,可以选择较高的阈值。

设定阈值的常见方法有手动设定、直方图分析和自适应阈值法。

•手动设定:用户根据经验或直觉选择一个合适的阈值。

这种方法简单直接,但需要用户对图像有一定了解。

•直方图分析:通过分析图像的灰度直方图来确定一个合适的阈值。

可以根据直方图上的波峰和波谷来确定分割点。

•自适应阈值法:根据图像局部区域内的灰度特性来自适应地确定阈值。

常见的方法包括基于均值、基于局部方差和基于最大类间方差等。

3. 分割操作在设定了阈值之后,就可以对图像进行分割操作了。

分割操作将图像中所有像素点根据其灰度与设定阈值的大小关系进行分类。

通常情况下,将大于或等于阈值的像素点归为一类(目标),将小于阈值的像素点归为另一类(背景)。

分割操作可以通过以下公式表示:Binary(x, y) = {1, if Gray(x, y) >= Threshold; 0, if Gray(x, y) < Threshold}其中,Binary(x, y)表示二值图像中坐标为(x, y)的像素点的值,Gray(x, y)表示灰度图像中对应像素点的灰度值,Threshold表示设定的阈值。

阈值分割的原理与应用

阈值分割的原理与应用

阈值分割的原理与应用1. 概述阈值分割是一种常用的图像分割方法,通过将图像的像素值与事先设定的阈值进行比较,将像素点分为不同的区域,从而达到图像分割的目的。

本文将介绍阈值分割的原理,并讨论其在不同领域的应用。

2. 阈值分割的原理阈值分割的原理比较简单,主要分为以下几个步骤:2.1 图像灰度化在进行阈值分割之前,首先需要将彩色图像转化为灰度图像。

通过对彩色图像的每个像素点的RGB值进行加权平均,可以得到相应的灰度值。

2.2 确定阈值在阈值分割中,最关键的一步是确定阈值。

根据图像的特点以及应用需求,可以采用不同的方法来选择阈值。

常见的方法有全局阈值法、自适应阈值法、Otsu 方法等。

2.3 分割图像根据确定的阈值,将图像中的像素点分为两类:一类是大于阈值的像素点,另一类是小于等于阈值的像素点。

根据应用的需求,可以将分割后的像素点设为黑色或白色。

3. 阈值分割的应用阈值分割在图像处理领域有广泛的应用,下面将介绍一些常见的应用场景。

3.1 文字识别阈值分割可以用于文字识别中,通过将图像中的文字与背景分离,可以提高文字识别的准确率。

在文字识别中,可以根据文字与背景的灰度差异来确定阈值,然后将文字与背景进行分割。

3.2 图像增强阈值分割可以用于图像增强中,通过将图像的主要目标与背景分割开来,可以突出图像的主要内容。

在图像增强中,可以根据像素点与周围像素点的灰度差异来确定阈值,然后将目标与背景进行分割。

3.3 目标检测阈值分割可以用于目标检测中,通过将目标与背景分离,可以提高目标检测的准确率。

在目标检测中,可以根据目标的灰度与周围像素点的灰度差异来确定阈值,然后将目标与背景进行分割。

3.4 医学图像分析阈值分割在医学图像分析中也有广泛的应用。

例如,可以通过将肿瘤与正常组织分割开来,来进行肿瘤的定位与分析。

4. 总结阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法,通过将图像的像素值与事先设定的阈值进行比较,可以将图像中的目标与背景分离。

融合直方图阈值和尽均值的彩色图像分割方法

融合直方图阈值和尽均值的彩色图像分割方法

CHEN Ku n , M A Ya n , LI Sh u n ba o . Co l o r i ma g e s e g me n t a t i o n me t h o d b y u s i n g h i s t o g r a m t h r e s h o l d a n d K- me a ns . Co m-
c o l o r i ma g e a r e o b t a i n e d b y u s i n g t h e h i s t o g r a m t h r e s h o l d t e c h n i q u e . Th a t i s , t h e ma i n p e a k v a l u e s i s f o u n d i n o r d e r t o i n i t i a l i z e a n d me r g e t h e r e g i o n s a n d o b t a i n t h e u n i f o r m r e g i o n s ma r k e d b y t h e c o r r e s p o n d i n g c l u s t e r i n g c e n t e r s . Th e a d a p t i v e K- me a n s c l u s t e r i n g a l g o r i t h m i s g i v e n t o i mp r o v e c o mp a c t n e s s o f t h e f o r me d u n i f o r m r e g i o n s . T h e e x p e r i me n t a l r e s ul t s s h o w t h a t , c o m—

图像阈值分割算法分析与实现

图像阈值分割算法分析与实现
The segmentationofimage threshold method is one of the most commonlyandsimple image segmentation method, it is especially suitable for the target and background occupy different gray-scale range of the image. It not only can greatly compress the amount of data, but also greatly simplifies the analysis and processing steps.In many cases, image analysis, feature extraction and pattern recognitionare till thenecessary image pre-processing process. The purpose of image thresholdis todivideeach subset of the formation of a region correspondinginto the realistic sceneryaccording to the gray level pixel,each region consistent with the properties of adjacent regional distribution of this a consistent attribute. This division can select one or more threshold starting from the gray level. This paper first introduces the development status of image segmentation, followed by a brief introduction on the basis of image segmentation, and finally focus on the apex method threshold segmentation, watershed threshold segmentationand0tsu threshold segmentationareanalyzedandresearchedin detail, andmade a simple comparison withthe segmentation results of the three algorithms and found that each threshold segmentation method has its own advantages and disadvantages, you need to select the appropriate method according to the actual situation of the image.Thereareno single evaluation criterionaboutSegmentation result is good or bad,right or wrong,, the segmentation good or badare based onthe segmentation results and determineonthe actual scenarios .

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。

阈值法图像分割实验报告

阈值法图像分割实验报告

阈值法图像分割实验报告阈值法图像分割实验报告 1 实验目的图像分割阈值法具有实现容易、计算量小、性能稳定等优点。

因此这种方法成为图像分割领域中应用最普遍的方法。

本文主要讨论了基于直方图法的图像分割的设计与实现,并与迭代法进行了对比实验。

2 实验环境Microsoft VC++6.0软件平台,32位Windows XP操作系统。

3 实验原理基础3.1 直方图法直方图阈值法其阈值主要通过分析图像的灰度直方图来进行确定。

假定一幅图像如图3-1所示,其中背景是灰色,物体为灰白色的,背景中的黑色像素产生了直fxy(,)方图的左锋,而物体的各灰度级产生了直方图的右峰。

由于物体边界像素数相对而言较少,从而产生两峰之间的谷,选择谷对应的灰度值作为阈值T,利用式3.1,可以得到一幅二值图像gxy(,),用于后续处理和分析。

0,(,)fxyT,, (3.1) g(,)xy,,255,(,)fxyT,,背景部分物体部分0255阈值T图3-1 利用直方图选择二值化阈值3.2 迭代法(用于对比试验)迭代法也是一种在图像分割过程中选择合适阈值的方法。

它是基于逼近的思想通过阈值迭代的方式利用程序自动计算出比较合适的分割阈值。

迭代法指在初始条件中假设一个阈值,而通过对图像的迭代运算来不断地更新这一假设阈值来得到最佳阈值。

迭代法阈值分割主要算法:RR,minmax1( 求出图像最小灰度值和最大灰度值计算初始阈值为T,RRminmax022( 根据阈值将图像分割成目标和背景两部分,求出两部分的平均灰度值RijNij(,)(,),RijNij(,)(,),,,RijT(,),RijT(,),kkR,R,0GNij(,)Nij(,),,RijT(,),RijT(,),kk为图像上点的灰度值,为点的权重系数,一般为Rij(,)(,)ijNij(,)(,)ijNij(,)的个数 T 为阈值 Rij(,)RR,0G3. 重新选择阈值,新的阈值定义为 TTT,k,1k,1,k124. 循环做第二步到第四步,当 TT,则结束,即可获得最佳阈值来对图像进行kk,1分割。

一种鲁棒的彩色图像多阈值分割方法及应用

一种鲁棒的彩色图像多阈值分割方法及应用
义上 的最佳 波谷 。从这 点 出



发, 先将多峰值 的直方 图作如 昙
下 处 理 。如 图 1 把 直 方 图 划 裂 , 分 为 A~ B~ C~ D~ B, C, D, E
常 用 的彩 色 图像颜 色模 型 有 多种 。采 用接 近 人们 的 经验 和对 色彩 的感 知 的 H l 色 模 型 (u , S颜 h e 色度 ;auai , 和度 ; tn s trt n 饱 o ie— n st, i 亮度 ) 适合 于 彩色 图像 阈值 分 割 。 如 果 只采 用 H l y 最 ]但 S 颜色 模 型 中 的 H分 量 来 选 取分 割 阈值 是不 完 善 的 嘲, 了获 得更 准 确 为 的分 割效 果 , 本文 提 出 了一种 彩 色 图像多 阈值 分 割 的改进 算 法 。
邓 本 再 秦 佳 贤 ( 长沙理工大学电气与信息工程学院, 湖南 长沙 4 0 1 ) 1 14
摘 要
根 据 独 立峰 值 特 性 把 彩 色 图像 的 各 颜 色分 量 直 方 图划 分 为 多个 待 分 割 区间 ,使 得 0tu算 法 在 彩 色图像 处理 中 实现 s
了多 阈值 分 割 。 该 方 法应 用 于 R b Cu o o p足 球 机 器人 , 对 其 H I 型彩 色 图像 提 出 了 一种 多 闽值 分 割 改 进 方 法 , 针 S模 即在 中
gr m i ed f r elc i h hes ol whl i h ea o lw a u ain, t st da a a s us o s e t ng t e t r h d, i n t e ar f o s t r t e o i en i n y igr m i s s u ed.

图像分割中的阈值算法

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。

图像分割的阈值法综述

图像分割的阈值法综述

图像分割的阈值法综述一、本文概述图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一项基础而重要的任务,其目标是将图像划分为多个具有相似特性的区域,以便于后续的图像分析和理解。

在众多图像分割方法中,阈值法因其简单、高效和易于实现的特点,受到了广泛关注和应用。

本文旨在对图像分割的阈值法进行综述,探讨其基本原理、发展历程、主要方法、优缺点以及未来发展趋势。

本文将简要介绍阈值法的基本原理,包括灰度阈值法、颜色阈值法和基于直方图的阈值法等。

通过对这些方法的描述,使读者对阈值法有一个初步的认识和了解。

本文将回顾阈值法的发展历程,从最早的固定阈值法到后来的自适应阈值法,再到基于机器学习和深度学习的阈值法。

通过对这些发展历程的梳理,可以清晰地看到阈值法在不断进步和完善。

接着,本文将重点介绍几种主流的阈值法方法,包括Otsu法、最大熵法、最小误差法等。

这些方法各有优缺点,适用于不同的图像分割场景。

通过对这些方法的详细介绍和比较,可以帮助读者更好地选择和应用适合自己的阈值法方法。

本文还将分析阈值法的优缺点,并探讨其在不同应用场景下的适用性和局限性。

还将展望阈值法的未来发展趋势,包括如何结合其他图像分割方法、如何引入更多的先验知识以及如何借助深度学习等技术来进一步提升阈值法的性能等。

本文将对全文进行总结,并给出一些建议和展望。

希望通过本文的综述,能够为读者提供一个全面而深入的视角,以更好地理解和应用图像分割的阈值法。

二、阈值法基本原理阈值法是一种简单而有效的图像分割方法,其基本原理是基于图像的灰度特性,设定一个或多个阈值,将图像中的像素划分为不同的类别,从而实现图像分割。

阈值分割的基本思想是,假设图像由具有不同灰度级的两类区域组成,这两类区域的灰度值具有明显差异,那么可以选择一个适当的阈值,将图像的每个像素的灰度值与这个阈值进行比较,根据比较结果将像素分配到不同的区域中。

如果像素的灰度值大于阈值,则将其归为一类,否则归为另一类。

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述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.阈值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.已被应用于很多的领域。

本文是在阅读大量国内外相关文献的基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法的评估做简要介绍。

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[37].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。

阈值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.已被应用于很多的领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像的分割,红外成像跟踪系统中目标的分割;在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标的分割等;在医学应用中,血液细胞图像的分割,磁共振图像的分割;在农业工程应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。

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、识别的前提,分割的准确性将直接影响后续任务的有效性,其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。

2.阈值分割的基本概念图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单的图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。

图像分割 阈值和均值法法

图像分割 阈值和均值法法

学号:XXXXX大学数字图像处理实验报告实验六图像分割院(系)计算机与信息工程学院专控制理论与控制工程业学生姓名XXXX成绩指导教师XXXXXXX2013年5月1. 实验目的1.熟悉数字图像分割的一般方法,包括:图像并行区域和串行区域分割2.掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。

2.实验内容1.设计并实现对数字图象根据直方图设定域值进行图像分割2.设计并实现对数字图象进行边缘检测3.分析所得到的结果。

3.实验原理3.1阈值法阈值分割法是一种简单的机遇区域的分割技术,同时也是一种广泛使用的图像分割技术[8]。

它主要是利用图像中要提取的目标在灰度特性方面的差异,把图像视为具有不同灰度级的两类区域的组合,然后通过选取一个合适的阈值,然后确定某一像素点是属于所要分割的目标还是普通背景。

这种方法不仅可以极大的压缩数据量,同时也大大的简化了图像信息的分析和处理步骤。

阈值法首先应当确定一个处于图像灰度级范围内的灰度阈值,然后将图像每个像素点的灰度值与该阈值进行比较,,根据该点灰度值是否超过阈值从而将该像素点进行归类。

比较常用的方法是设定阈值T ,然后将图像的像素点分为大于阈值的像素群和小与阈值的像素群两类。

这两类一般对应与图像的两类区域从而达到了区域分割的目的。

设输入图像为F (x,y),输出图像为B (x,y),则:B (x,y)=⎩⎨⎧<>T y x F Ty x F ),(0),(1 (2-10)从该方法中可知,该种方法最关键的部分在于最优阈值的确定,同时这也是阈值法的一个难点。

由此阈值分割的实质就是按照一定的准则确定出最佳阈值的过程。

现阶段大多数关于阈值法的研究都集中在阈值确定的研究上。

目前提出了很多的阈值法,对应的分类也非常多。

阈值法根据本身的特点可以分为单阈值分割方法和多阈值分割方法;也可以分为基于像素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标的阈值分割方法。

若根据算法所具有的性质或准则,还可以分为直方图峰谷法、最大类空间方法、最大熵法、模糊集法等。

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。

图像分割中的阈值选取方法

图像分割中的阈值选取方法

第22卷 第4期 西 安 工 业 学 院 学 报 V ol122 N o14 2002年12月 JOURNA L OF XIπAN I NSTIT UTE OF TECH NO LOGY Dec.2002图像分割中的阈值选取方法Ξ吴薇,刘军,李旭霞(西安武警工程学院通信工程系,陕西西安710086)摘 要: 分析了几种基于不同准则选取阈值的方法,着重讨论了模糊阈值法的特点和不足,提出了改进算法.最后,通过实验结果验证了算法的有效性.关键词: 图像分割;阈值选取;直方图;差距;模糊测度中图号: TP391 文献标识码: A 文章编号: 100025714(2002)0420309205R esearch on threshold selection for image segmentationWU Wei,LIU Jun,LI Xu2xia(Dept of C ommun Engr,The Engr C ol of Armed P olice F orce,X i’an710086,China)Abstract: The threshold selection is a important technique in image segmentation.The principle and drawbacks of s ome methods of threshold selection based on different principles are analyzed,and s ome new improved alg orithms are proposed.K ey Words: image segmentation;threshold selection;histogram;difference;fuzzy measurement在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中某些特定的、具有独特性质的区域感兴趣,这些部分被定义为目标(其它部分称为背景).为了识别和分析目标,需要将这些区域从图像中分离并提取出来.图像分割技术就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理跃入图像分析的关键步骤,因此一直是数字图像处理领域的一项重要研究内容.长期以来,人们已提出了上千种类型的分割算法,但还没有一种图像分割方法能够适用于所有的图像.灰度门限技术(简称阈值法)是最为常用的一种图像分割方法,具有简捷实用、计算量少的特点.其基本思想是利用图像的灰度特征来选择一个(或多个)最佳灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将对应的像素根据比较结果分到合适的类别中.若把M×N的二维图像X在像素(i,j)处的灰度值记为,设t为该图像的一个灰度阈值,则用阈值t分割目标与背景的分割原则为目标部分:O={f(i,j)≤t|(i,j)∈X};Ξ收稿日期:2002206217作者简介:吴薇(1967-),女(汉族),西安武警工程学院讲师,研究方向为信号与信息处理.背景部分:B ={f (i ,j )>t |(i ,j )∈X }.阈值法既可以基于图像的全局信息(如整个图像的直方图),也可以使用图像的局部信息(如灰度共现矩阵)选取阈值.阈值又分为全局阈值(整个图像使用一个门限值)和局部阈值(图像中的不同区域使用不同的门限值).按分割方法又可分为单阈值分割(将图像用一个门限分为两个区域)和多阈值分割(将图像用多个门限分为两类以上区域).寻找计算简单、自适应能力强的图像阈值自动选取方法一直是阈值法研究的一个重要课题.1 常用阈值选取方法的分析1.1 基于图像灰度直方图的阈值选取方法基于图像灰度直方图分析的阈值分割方法[1]是最直观、应用最普遍的图像分割方法.该方法是基于以下假设进行的:图像中像素的灰度在较少几个灰度值附近出现的概率较大.一般认为灰度直方图的每个峰值代表一个目标区域,而谷值则是从一个目标区域到另一个目标区域的过渡点.直方图阈值分割就是尽量对这些峰所代表的目标区域进行分割.如果图像由不同的灰度区域组成,特别是区域较为明显时,其灰度直方图一般会表现出数个峰值,并具有一系列深谷.此时,最佳灰度阈值的选取较为容易(只要检测出深谷的灰度值即可),并能获得很好的图像分割效果.但实际图像由于噪声干扰等因素的影响,直方图通常会出现单峰或具有宽且平的峰谷的情况.这时,最佳阈值往往可能出现在图像直方图的“肩部”,因此很难直接根据直方图的峰谷来选择阈值.针对上述情况,许多学者引入了二维直方图的概念.二维直方图由图像像素的灰度信息和各像素点与其邻域间的平均灰度值分布共同构成.它不仅利用了图像的一阶灰度统计特性,同时也包含了各像素点与其邻域间的空间相关信息.图像的最佳阈值可以通过两个直方图峰谷交叠所对应的灰度范围确定.另外,基于图像直方图的阈值选取方法也可以作为其它阈值法的辅助手段,用于确定最佳阈值的搜索范围(最佳阈值通常位于平滑后的直方图的峰峰之间).1.2 基于图像差异的阈值选取方法较好的分割方法能使分割出的目标与背景之间的差距很大,即目标与背景之间具有很高的对比度.基于这种思想,产生了许多根据图像的差距度量选取阈值的方法.Ostu 方法[1]是其中较为成功的一种.Ostu 方法又称为最大类别方差法.该方法首先假设阈值t 将具有L 级灰度的图像X 划分为两类:C 0∈[0,t ],C 1∈[t +1,L -1],并对图像直方图进行归一化,由此可得p i =n i N p i ≥0∑L -1i =0p i =1(1)其中,N 为图像总像素数,n i 为灰度为i 的像素数.则C 0,C 1类出现的概率及均值分别为w 0=p r (C 0)=∑t i =0p i =w (t ) w 1=p r (C 1)=∑L -1i =t +1p i =1-w (t )(2)u 0=∑t i =0ip i w 0=u (t )w (t ) u 1=∑L -1i =t +1ip i w 1=u T -u (t )1-w (t )(3)其中,u T =∑L -1i =0ip i 为图像X 的均值.13 西 安 工 业 学 院 学 报 第22卷C 0和C 1类的类间方差为σ2B =w 0(u 0-u T )2+w 1(u 1+u T )2=w 0w 1(u 1-u 0)2(4)最佳阈值t 3应使类间方差最大,即t 3=arg max 0≤t ≤L -1σ2B (5)显然,Ostu 法是基于分割出的目标与背景之间的差距应最大的思想来确定阈值的.受该方法启发,我们还可以依据以下原则来构造新的阈值选取标准:即分割出的目标与原图像之间的差距以及背景与原图像之间的差距均应较大[2].设分割出的目标与原图像之间的差距为d OA (t ),背景与原图像之间的差距为d BA (t ),则使二者之和最大的阈值t 3为最佳阈值,即满足表达式t 3=arg max 0≤t ≤L -1[d OA (t )+d BA (t )](6)使二者之积最大的阈值t 3为最佳阈值,即满足表达式t 3=arg max 0≤t ≤L -1[d OA (t )・d BA (t )](7) 由于图像间的差距可以有多种衡量标准,因此我们还可以通过定义不同的差距度量方法来构造新的目标函数以测度分割效果.最佳阈值对应于求取目标函数的极值.如采用模式识别中常用的点到点的距离度量、点到多点的距离度量或多点到多点的距离度量来衡量目标与背景、目标与原图像以及背景与原图像之间的差距.实验表明,这些方法同样可以得到较为理想的分割结果,且计算量较少.1.3 基于图像模糊测度的阈值选取方法及其改进算法模糊阈值法[3]是一种基于图像的模糊数学描述,通过计算图像的某种模糊测度来选取分割阈值的方法.由于灰度图像本身所具有的模糊性,以及基于模糊逻辑的推理方式更接近人类的真实思维和决策.因此,采用图像的模糊测度作为图像分割的依据,在某些方面,特别是医学图像处理中更为合理.依照模糊集合理论,一个M ×N ,具有L 级灰度的二维图像X 可表示为X =∪M i =1∪N j =1P ij X ij (8)其中,P ij /X ij (0≤P ij ≤1)表示图像像素(i ,j )具有性质P 的程度.性质P 可依问题的不同有不同的定义,其实质是将图像从空间域转换到模糊性质域的一个映射函数(即模糊隶属函数).模糊阈值法[4]通常采用标准S 函数作为映射函数,其定义为P ij =G x ij =0,2[(x ij -t +Δt )/2Δt )]2,1-2[(x ij -t -Δt )/2Δt ]2,1, 0≤x ij <t -Δt t -Δt ≤x ij <t t ≤x ij <t +Δt t +Δt ≤x ij ≤L -1(9)在确定了映射函数、并完成待处理图像到模糊矩阵的映射后,第二步是在模糊空间通过计算模糊率或模糊熵来反映图像X 的模糊性度量.模糊率和模糊熵是模糊集合理论中“模糊性指数”与“模糊熵”概念在二维图像中推广,其定义分别为113第4期 吴薇等:图像分割中的阈值选取方法 模糊率γ(x )=2MN ∑M i =1∑N j =1min {p ij ,1-p ij }(10) 模糊熵E (x )=1MN ln2∑M i =1∑N j =1S n (p ij )(11)其中,Shannon 函数S n (p ij )=-p ij ln p ij -(1-p ij )ln (1-p ij ).(12)由模糊率和模糊熵的性质可知,图像的目标和背景分割良好时,应具有较小的模糊率或模糊熵(本文采用计算模糊率γ(x )来选取阈值).由于映射函数的取值由窗宽c =2Δt 及参数t 决定.所以,一旦选定窗宽c ,模糊率γ(x )的大小就只与参数t 有关.当参数t 变化时,γ(x )也随之变化.使γ(x )取极小值的t 0就是待分割图像的最佳阈值.即t 0=arg min 0≤t ≤L -1γt (X )(13)研究表明,该算法的分割效果受隶属度函数的窗宽影响很大.通常,隶属度函数窗宽的选取是通过观察图像灰度直方图人为选定的.当图像改变导致直方图分布随之改变时,预设的窗宽就可能失效,造成误分割.但如何根据待分割图像的特性自适应地选取合理窗宽,一直是模糊阈值法尚未很好解决的问题之一.因此,可以通过构造新的隶属度函数来避开这一问题,从而实现对算法的改进.在一幅图像中,目标与背景之间的边界点属于目标或背景的模糊性是最大的(其灰度值等于分割阈值t ,P ij =0.5);而图像中其它像素点属于目标或背景的模糊性则反比于其灰度值与分割阈值t 间的距离(其P ij 大于或小于0.5).按照这种思想,本文定义了一种简单的线性函数作为隶属度函数:P ij =G (x ij )=121+x ij -t L -1(14)同时,对转换到模糊性质域的图像引入模糊增强算子[5]进行预处理,即通过对图像不同区域采用不同的增强处理,使各区域之间的层次更加清晰,从而进一步降低图像的模糊性.最后对增强后的图像计算其模糊率或模糊熵,并由此选取最佳阈值.改进后的算法克服了原有模糊阈值法分割效果受隶属度函数窗宽影响的缺陷;同时,模糊增强算子的引入,也有效改善了图像的分割质量,图1是两种算法的效果.另外,算法中虽图1 模糊阈值法与本文方法的分割效果图然增加了模糊增强运算,但由于采用简单的线性函数作为隶属度函数来完成待处理图像到模糊空间的映射.因此,整个算法的计算量基本没有增加.213 西 安 工 业 学 院 学 报 第22卷2 结束语现有的各种阈值法虽然是从不同的准则出发选取最佳阈值,但大多需要在全灰度范围内进行搜索;因此存在着搜索空间大、耗时多的缺陷.尤其当这些方法推广至对含有多个目标的复杂图像进行多阈值分割时,往往需要在全灰度范围内搜索出若干个阈值来构成一个最佳阈值组合,这一缺陷就变得更为明显.遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,其隐含的并行性和对全局信息的有效利用能力,使该方法只需检测少量结构就能反映搜索空间较大的区域,并获得稳定的最优解.将该技术应用于多阈值分割问题时,必然会明显提高算法的速度.因此,遗传算法在图像阈值分割中的应用将会有很好的发展前景.此外,由于现有的多阈值分割技术主要是基于二类问题,即不断重复二类分割过程,直至图像不能再分割为止.所以,往往不能自动确定分割类数,而需人为事先确定,从而限制了多阈值技术的自动化程度.如何在实现多级分割的过程中,根据待分割图像自身的特性动态判断其可分离性(由图像区域的均匀性、一致性决定),并由此自动确定图像的分割类数始终是研究者关心的内容之一.随着现代新技术、新理论的成熟和发展,这一问题必然会得到很好的解决.参考文献:[1] 王润生.图像理解[M].长沙:国防科技大学出版社,1995[2] 付忠良.基于图像差距度量的阈值选取方法[J ].计算机研究与发展,2001,38(5):563[3] PA L S K,KI NG R A ,H ASHI M A A.Automatic graylevel thresholding through index of fuzziness and entropy[J ].Pattern Recogntion Letter ,1983(1):141[4] 金立左,夏良正,杨世周.图像分割中的自适应模糊阈值法[J ].中国图像图形学报,2000,5(5):390[5] 郭桂蓉,庄钊文.信息处理中的模糊技术[M].长沙:国防科技大学出版社,1993313第4期 吴薇等:图像分割中的阈值选取方法 。

图像分割的阈值法综述

图像分割的阈值法综述

图像分割的阈值法综述引言图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务,旨在将图像分割成不同的区域或对象。

阈值法是一种常用的图像分割方法,具有算法简单、运算量小、易于实现等优点,因此在工业、医学、军事等领域得到了广泛的应用。

本文将对图像分割的阈值法进行综述,介绍其概念、优缺点、应用现状和发展趋势。

文献综述阈值法是一种基于像素值的图像分割方法,通过设置一个阈值,将像素值划分为不同的类别。

早在1979年,阈值法就已被提出并应用于图像分割领域。

随着技术的发展,各种阈值法模型不断涌现,包括线性阈值法、非线性阈值法、自适应阈值法等。

线性阈值法是最早的一种阈值法,通过将像素值线性地映射到阈值上,将图像分割成两个或多个区域。

常用的线性阈值法包括Otsu’s方法、Mean-Shift方法等。

非线性阈值法则通过非线性映射关系,更加精确地描述像素值的分布情况。

常用的非线性阈值法包括Gamma变换、正态分布模型等。

自适应阈值法则根据图像的局部特征,自适应地设置阈值,以提高图像分割的准确性。

常用的自适应阈值法包括局部阈值法、区域生长法等。

此外,还有基于深度学习的阈值法,如卷积神经网络(CNN)等,通过训练模型学习图像特征,实现更加精确的图像分割。

研究现状目前,阈值法在图像分割中的应用已经非常广泛。

在图像去噪方面,阈值法可以有效地区分噪声和图像信号,从而实现图像的降噪。

在图像降维方面,阈值法可以通过对像素值进行聚类,将图像转换为低维特征表示,从而加速图像处理速度并减少计算复杂度。

然而,阈值法也存在一些局限性。

首先,阈值法的性能对阈值的选择非常敏感,如果阈值选择不合适,可能会导致图像分割效果不佳。

其次,阈值法只能处理静态的图像,对于动态的图像处理效果较差。

此外,对于复杂背景和遮挡等干扰因素,阈值法也难以实现准确的图像分割。

实验设计与结果分析为了验证阈值法在图像分割中的效果,我们设计了一系列实验。

首先,我们选取了不同类型的图像,包括自然场景、人脸、医学影像等,使用不同的阈值法进行分割实验。

图像分割中阈值法的研究

图像分割中阈值法的研究

引言
在一 幅 图像 中,人 们常 常只 对其 中 的部分 目 标感 兴趣 ,这 些 目标通 常 占据 一 定 的区域 ,并且 在某 些特性 ( 如灰度 、轮 廓 、颜色 和纹 理等 )上 和 临近 的图像有 差别 。这些特 性差 别可 能非 常 明 显 ,也可 能很 细微 技术 的发 展 ,使 得人 们可 以通 过 计算机 来获 取和 处理 图像 信息 。现在 ,图像处 理 技 术 已成 功应 用于很 多领 域 , 中 自动 军 事 目标 其 识 别 和 跟 踪 、汽 车牌 照识 别 、指纹 识别等 已为大 家 所熟 悉 。图像识 别 的基础 是 图像分 割 ,其 作用 是把 反 映物体 真实情 况 的 、 占据 不 同区域 的、具 有不 同特 性 的 目标 区分 开来 ,并形 成数 字特 征 。 图像 分 割 是 图像 识 别 和 图像 理 解 的 基 本 前 提 步
不能合 并为一 个 区域 。
骤 ,图像分 割质 量 的好坏 直接 影 响后 续 图像处 理
的效 果 ,甚 至 决定其 成败 , 因此 ,图像分 割 的作
用 是至关 重要 的 。
2 阈值分割的算法

个 系 统 的 界 限 称 为 阈 , 其 数 值 称 为 阈
1 图像 分 割 的 定义
() 1分割 出来 的各 区域对某 种特 性 ( 如灰度 和
纹 理 )而言 具有相 似 性 ,区域 内部是 连通 的且 没
有 过多 小孔 ;
() 2 相邻 区域 对 分 割所 依 据 的性 质 有 明显 的
差异 :
来 自原始 图像 的灰度 或彩 色特 征 ; 由原始 灰度 或 彩 色值变 换得 到 的特 征 。设原 始 图像 为 fx Y , (, )

图像分割中灰度阈值选择方法的研究毕业论文

图像分割中灰度阈值选择方法的研究毕业论文

本科毕业论文图像分割中灰度阈值选择方法的研究姓名学院光电信息与计算机工程学院专业电子信息工程指导教师完成日期2013年6月上海理工大学全日制本科生毕业设计(论文)承诺书本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文)是在导师的指导下,严格按照学校和学院的有关规定由本人独立完成。

文中所引用的观点和参考资料均已标注并加以注释。

论文研究过程中不存在抄袭他人研究成果和伪造相关数据等行为。

如若出现任何侵犯他人知识产权等问题,本人愿意承担相关法律责任。

承诺人(签名):日期图像分割中灰度阈值选择方法的研究摘要图像分割是图像处理中最重要的内容之一。

图像分割的方法有很多种,按照区域的图像分割,按照阈值的图像分割,以及按照边缘的图像分割。

本论文主要研究图像分割中,基于阈值的图像分割方法。

阈值分割方法是图像分割技术中最常用的方法,其实质是利用图像的灰度直方图信息获取用于分割的最佳阈值。

灰度值中大于某一阈值,令处理结果为“1”,否则为“0”,从而将图像处理为黑白二值图。

在这种分割技术中,确定阈值的算法不同,对相同的图像处理的结果清晰度和辨识度就不一样。

本论文中主要研究了5种具体的方法:迭代法、全局阈值Otsu法阈值分割、局部阈值法、最小交叉熵阈值法分割以及最大熵分割法。

对各种方法做了具体的研究和对比,当目标与背景具有明显差异时,最佳阈值法效果明显优于其他方法,总体来说,最佳阈值Otsu法具有更广的实用性,运用范围也更加普遍。

最后,对于全局Otsu法进行了深入拓展,研究了更加具有优势的Otsu自适应阈值法。

关键词:图像处理,分割,灰度处理,阈值选择Method of gray threshold selection of image segmentationABSTRACTImage segmentation is one of the most important parts of image processing. There are many methods of image segmentation, segmentation according to the regional image segmentation threshold, according to the image, and in accordance with the edge of the image segmentation. This paper mainly studies the image segmentation, threshold segmentation method based on image. Threshold segmentation method is the most commonly used method of image segmentation technology, its essence is the use of information of gray histogram image acquisition for optimal threshold segmentation. Gray value is greater than a certain threshold, the processing result is "1", "0", otherwise the image processing for the black and white picture. In this kind of segmentation, threshold determination algorithm is different, the same results of image processing and recognition is not the same definition. This paper mainly studies 5 kinds of specific methods: iterative method, the global threshold Otsu threshold, local threshold method, minimum cross entropy threshold segmentation and maximum entropy segmentation method. The study and comparison of specific to each method, when the target and background has obvious differences, the optimal threshold method has obvious effect for other methods, in general, the best threshold Otsu method has more practical application range wide, more common. Finally, for the global Otsu method was further expanded, adaptive threshold method has more advantages.KEYWORDS: image processing, segmentation, gray processing, threshold selection目录中文摘要ABSTRACT第1 章绪论 (1)第2 章数字图像处理 (3)数字图像的基本概念 (3)图像的概念 (3)数字图像 (4)数字图像处理技术 (6)数字图像处理的定义 (6)数字图像处理技术的主要内容 (6)数字图像处理的发展 (8)第3 章图像分割 (10)图像分割的定义 (10)图像分割一般定义 (10)图像分割更形式化的定义 (10)数字图像分割的分类 (11)图像分割方法 (11)基于区域的分割方法 (11)基于阈值的分割方法 (12)基于边缘的分割方法 (13)第4 章阈值分割的方法 (15)迭代法全域值分割 (15)概念及其算法 (15)分析 (16)全局阈值OTSU法阈值分割 (16)概念及其算法 (16)分析 (18)局部阈值分割 (18)概念及其算法 (18)分析 (19)最大熵分割法 (19)概念及其算法 (19)分析 (19)最小交叉熵分割方法 (20)概念及算法 (20)分析 (20)第5章基于图像分割中灰度阈值选择方法的研究应用 (22)关于实验 (22)实验相关准备 (22)实验过程及结论 (22)多组实验举例 (25)第6章基于Otsu方法的探究及深入 (31)改进的二维Otsu方法的理论研究 (31)结果展示及结论 (32)致谢 (34)参考文献 (35)附录 (36)附录1:5种分割方法代码 (36)附录2:画出二值图的直方图 (38)附录3:改进的Otsu自适应阈值分割 (39)第1 章绪论图像的研究和应用中,人们往往对图像中的某些部分感兴趣,这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域(可以对应单一区域,也可以对应多个区域),称之为目标或前景;而其他部分称为图像的背景。

多媒体图像处理实验——阈值分割实验报告

多媒体图像处理实验——阈值分割实验报告

图像分割迭代法实现图像阈值分割:一.实验原理图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单的图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。

它不仅可以极大的压缩数据量,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的必要的图像预处理过程。

图像阈值化的目的是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域,各个区域内部具有一致的属性,而相邻区域布局有这种一致属性。

这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。

迭代法是基于逼近的思想,其步骤如下:(1)求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Zmax和Zmin,令初始阈值T0=(Zmax+Zmin)/2;(2)根据阈值TK将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值ZO和ZB;(3)求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)/2;(4)若TK=TK+1,则所得即为阈值;否则转2,迭代计算。

迭代所得的阈值分割的图象效果良好。

基于迭代的阈值能区分出图像的前景和背景的主要区域所在,但在图像的细微处还没有很好的区分度。

经试验比较,对于直方图双峰明显,谷底较深的图像,迭代方法可以较快地获得满意结果。

但是对于直方图双峰不明显,或图像目标和背景比例差异悬殊,迭代法所选取的阈值不如最大类间方差法。

二.实验内容对测试图像进行图像分割,求出分割测试图像的最佳阈值。

分别显示原图、原图的直方图(标出阈值)、和分割后的二值图。

图1——测试图像三.实验程序%分割clear;I=imread('D:\fenge.jpg');figure(1)subplot(121);imshow(I);title('原图');[M,N]=size(I);T=125;%令原图像直方图两峰之间的谷底作为阈值ok=true;while okF1=I>=T;F2=I<T;aveF1=mean(I(F1));aveF2=mean(I(F2));newT=0.5*(aveF1+aveF2);ok=abs(T-newT)>=1;T=newT;endF=255*(I>T)+0*(I<=T);figure(1)subplot(122);imshow(F)title('分割后的二值图像');figure(2)[counts,x]=imhist(I,256);counts=counts/M/N;stem(x,counts,'.');hold on;plot([T,T],[0,0.03],'r');%直方图阈值分界线str=num2str(T);text(T,0.01,'阈值分割线');text(T,0.015,str);title('原图直方图');四.结果分析从图2原图像直方图中可以看出,选择初始阈值时可以选择两峰值之间的谷底作为阈值,经过迭代计算后,可以得出最终阈值。

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a ay e n l z d;q a r t itn s p ro me n f n t n b t e h e h l n e a l e e r h n n r l to s a n h it g a u d a i fti g i e f r d o u c i e we n t r s o d a d r c l;r s a c i g o e a in mo g t e h s o r m c o
个 层 次 结 构 : 频 序 列 ( ie ) 场 景 (c n ) 镜 头 视 vd o 、 se e 、 (h t 和图像 帧 (rme , 图 1 示 。 so) fa ) 如 所
配算 法使用 整 幅 图像像 素 色彩 的统计 值来 计算 图像 之
间 的帧差 。 将颜 色 空 间分 割为 Ⅳ 个 子 区间 , 志 若 h( )和
的差 值 , 作为距 离 测度 。 直 方 图描 述 了 图像 中的 颜 色分 布 , 图像 中最 为 是 可靠 的特 征 。 种 方法 不但 对运 动 有相 当 的容忍性 , 这 而 且 对 于 图 像 的 旋 转 和 观 察 视 点 的变 化 有 很 好 的适 应
性 , 以在 视频 检 索 中用 得 最为 泛 。 所 全局 彩色 直方 图匹
李 钢 段 富
( 太原 理 工大 学计 算机 与软 件 学院 太原
0 02 ) 3 0 4
【 摘 要 】针 对基 于全 局彩 色直 方 图的镜 头分 割 算法 ,研 究其 中五个 参数 :阈值 、颜 色 空间子 区间分 割个数 M 、 平 均 帧差 、查 全 率和 查准 率之 间的关 系 ,设 计 了相 应 的计算 方法 ,并 在 实验 的基础 上 的对 阈值 与查 全率 和查 准 率的关 系作 了定 性分 析 ,揭 示 了 5 参 数之 间的 内在 规律 ,对 阈值和 查全 率 的 函数 关 系作 了二 次拟合 ,给 出 了 个
视 频检 索 的第 一 步就 是镜 头 分割 , 分 割效 果直 其 接影 响 着整个 视频 检索 系 统 的搭 建 。通 常可 以将 一段 视频 划分 为几 个场 景 , 每个 场景包 含 一个 或多 个镜 头 ,
每个 镜头 又 由一 系列连 续记 录 的图像 帧组 成 。 因此 , 原 始视 频 流从 逻辑 上 可 以按 照 由粗 到 细 的顺 序划 分 为 4
h( )分 别 表 示第 i 和 第 帧 落人 第 k个颜 色 子 区 ,愚 帧
间的像 素数 目, 则两 帧 间 的距 离测 度 函数定 义 如下 :

— 、
D( fz ) x , ,一 {h( ) 一^ ( ) + I 足 。 I 忌 f I h( ) 一 志
^ l
h ( ) l l 忌 — 志 t , 。 + h( ) —^ ( ) ) 志
第 2 1卷
第 1 期 1
电 脑 开 发 与 应 用
文章 编 号 : 0 3 5 5 ( 0 8 1 - 0 90 1 0 - 8 0 2 0 ) 0 0 - 3 1
彩 色直 方 图镜 头 分 割 中的 阈值 研 究
Re e r h o r s l f S tS g e a i n b s d o l r H i t r m s a c n Th e ho d o ho e m nt to a e n Co o s og a
s b p c u u s a e n mb r e s,t r s o d,r c l a d p e ii n h s b e o e heh l e al n r cso a e n d n .
KEYW ORDS t e h l hr s o d,s o e me t to h t s g n a in,c l r h s o r m ,s o — u e e to o o it g a h t c t d t c in

种满足 查全 率和 查 准率 要求 的 阈值 确 定方 法 。
分 割 ,彩 色直 方 图 , 突 变 检 测 关
中 图 分 类 号 :TP 0 . 316
ABS TRACT Th h t b u d r e e to e h o o y a d r l v n l o i m r n r d c d b ify i h a e . Fo h h t e s o o n a y d t c in t c n l g n e e a t a g rt h a e i t o u e re l n t e p p r r t es o
d t c i n a g rt m a e n c l r h s o r m ,ma y e p rme t a e d n n f e p r me e s i tt r s o d,t e c lr s b p c ee t lo i o h b s d o o o it g a n x e i n s h v o e o i a a t r n i— h e h l v h oo u s a e
s g n a in n mb r ,a e a e fa e d fe e c s e a la d p e ii n,t e h ea in b t e e a la d p e ii n h v e n e me t to u e s v r g r m i r n e ,r c l n r cs o f h n t e r lto e we n r c l n r cso a e b e
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