一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法
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。
一种模糊小目标的自适应阈值分割方法
一种模糊小目标的自适应阈值分割方法摘要：文章提出了一种基于顶帽变换和边缘检测的强噪声背景下的目标提取方法。
模糊背景下图像的目标提取存在一定的困难，必须对图像进行增强处理。
文中涉及到的目标具有不同的灰度值，固定阈值法不能保证检测出所有的目标。
在原有自适应阈值分割的基础上设计了一种基于顶帽变换和边缘检测的自适应阈值分割方法，首先对图像进行顶帽变换增强图像，再利用sobel边缘提取算法提取所有可能目标的边缘，利用原图像中对应边缘点的灰度取平均值作为图像分割的阈值来提取目标。
实验结果表明：利用检测出的边缘灰度均值作为图像的灰度阈值来分割目标，能有效地提取出模糊小目标。
关键词：细微缺陷缺陷分割数字图像处理中图分类号：tp391 文献标识码：a 文章编号：1007-9416（2013）01-0208-031 引言在水龙头制造等行业，产品的表面质量是一个重要的质量指标，目前，这类产品的表面质量检测基本上还是靠人工目测。
随着机器视觉技术的快速发展，在表面缺陷检测领域引入机器视觉技术已成为人们关注的热点。
但由于不同背景下的表面缺陷特征呈现较大的差异性，因此，机器视觉技术中的缺陷分割、特征提取及分类识别面临着一定的困难，如果不能正确分割缺陷，那么特征1提取和正确分类将受到影响。
图像分割算法通常分为三类：阈值分割、边缘分割、区域提取[1]。
在传统的阈值分割算法的基础上，已经发展出基于梯度的边缘强度算法、迭代阈值算法、局部多阈值算法、最小类间方差法、矩量保持法等方法[2]。
由于类似水龙头的表面缺陷具有：表面成曲面光照不均匀、有高光效应、表面缺陷微小等特点，因此这类模糊小缺陷的识别很难达到理想的效果。
识别光照不均匀的表面微小缺陷时，图像的灰度值不是很稳定，如果直接用阈值法，需要阈值的自动调节，而现有的依据灰度直方图自动选择阈值的方法，由于在有无缺陷的情况下直方图几乎一致，很难自动寻找到适当的阈值。
而人工智能的方法需要用大量的样本进行训练，为实际的应用带来了难度。
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。
一种模糊小目标的自适应阈值分割方法
Ｋｅ ｙ Ｗ ｏｒ ｄｓ： Ｆ ｕｚ ｚ ｙ ｓ ｍａ ｌ ｌ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ Ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｅ ｍ ｅ ｇ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｎ Ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ
１引 言
差别 ， 只要选取一个适当的灰度 阈值 ， 然后将每 个像 素的灰度值 和
割 目标 ， 能有 效地 提 取 出模 糊 小 目标 。 关键 词 ： 细微 缺 陷 缺 陷分割 数 字 图像 处理 中 图分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ： ｌ ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ２ ０ ８ — ０ ３
学术论坛
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。ｌ 与 应 用
种模糊小 目标的 自适应阈值分割方法
郑 晓 曦 李 云 芳
（ 五 邑大学计算机学院 广 东江门 ５ ２ ９ ０ ２ ０ ）
摘要： 文章提 出了一种基 于顶帽 变换 和边 缘检 测 的强噪 声 背景 下的 目标提 取 方法 。 模 糊 背景 下 图像 的 目标提 取 存在 一定 的 困难 ， 必须 对 图 像进 行 增强 处理 。 文 中涉及 到 的 目 标 具有 不 同 的灰度 值 ， 固定 阈值 法不 能保证 检 测 出所有 的 目标 。 在原 有 自适 应阈值 分割 的基 础上 设 计 了一种 基 于顶 帽 变换和 边缘检 测 的 自 适 应 阈值 分割 方法 ， 首先 对 图像 进行 顶 帽 变换 增 强 图像 ， 再利 用Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 边缘 提取 算 法提取 所有 能 目标 的边缘 ， 利 用原 图像 中对应 边缘 点的灰 度取 平均值 作 为 图像 分割 的 阈值来提 取 目标 。 实验 结果表 明 ： 利 用检 测 出的边缘 灰 度均值 作为 图像 的灰 度 阈值 来分
基于阈值的分割算法
基于阈值的分割算法
阈值分割算法是一种将图像分割成两个或多个区域的方法，其中区域的选择基于像素的灰度值与预先定义的阈值之间的关系。
基本的阈值分割算法包括简单阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割等。
- 简单阈值分割是指通过比较每个像素的灰度值与一个预先定
义的固定阈值来进行划分。
如果像素的灰度值大于阈值，则被分配到一个区域；如果小于阈值，则分配到另一个区域。
- 自适应阈值分割是指根据图像的局部特征来确定每个像素的
阈值。
这种方法通常用于处理具有不均匀光照条件下的图像。
常见的自适应阈值分割方法包括基于局部平均值、基于局部中值和基于统计分布的方法。
- 多阈值分割是指将图像划分为多个区域，每个区域都有一个
不同的阈值。
这种方法常用于处理具有多个目标或具有复杂纹理的图像。
阈值分割算法在图像处理中广泛应用，可以用于边缘检测、目标提取、图像分割等任务。
但是，阈值的选择对算法的性能至关重要，不同的图像和任务可能需要不同的阈值选择方法。
因此，在应用阈值分割算法时需要进行参数调整和优化才能得到最佳的分割结果。
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。
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 -。
基本阈值技术的原理和分类
基本阈值技术的原理和分类基本阈值技术是一种常用的图像处理方法，用于将图像中的像素值进行二值化处理。
它的原理是通过设定一个阈值，将高于阈值的像素点设为一个值，低于阈值的像素点设为另一个值，从而实现图像的二值化。
基本阈值技术可以根据阈值的选择和处理方式的不同，分为全局阈值和局部阈值两种分类。
全局阈值是指将整个图像的所有像素点都应用同一个阈值。
这种方法简单直观，适用于图像的灰度分布比较均匀的情况。
在全局阈值技术中，最常用的阈值选择方法是大津法（Otsu's method）。
大津法通过最大化类间方差来选择一个最佳的阈值，使得二值化后的图像具有最好的分离效果。
除了大津法，还有一些其他的阈值选择方法，如Kittler-Illingworth法、Ridler-Calvard法等。
局部阈值是指根据图像的局部特征来选择不同的阈值。
在图像中，不同区域的亮度和对比度可能存在差异，因此将整个图像都应用同一个阈值可能无法得到较好的二值化效果。
局部阈值技术可以根据图像的局部特征来动态地选择不同的阈值，以提高二值化的准确性。
常用的局部阈值技术包括基于局部灰度平均值的方法、基于局部中值的方法、基于局部方差的方法等。
这些方法通过考虑图像的局部特征，可以更好地适应不同区域的亮度和对比度变化，提高二值化的效果。
除了全局阈值和局部阈值，还有一种自适应阈值技术。
自适应阈值技术是一种介于全局阈值和局部阈值之间的方法，它将图像分成多个小区域，并在每个小区域内应用不同的阈值。
自适应阈值技术可以根据图像的局部特征来自适应地选择阈值，以提高二值化的效果。
常用的自适应阈值技术包括基于局部均值的方法、基于局部高斯加权和的方法等。
这些方法通过考虑图像的局部特征和统计信息，可以在不同区域内自适应地选择阈值，提高二值化的准确性。
基本阈值技术是一种常用的图像处理方法，通过设定阈值将图像进行二值化处理。
根据阈值的选择和处理方式的不同，基本阈值技术可以分为全局阈值和局部阈值两种分类。
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。
基于小波变换的自适应阈值三维图像分割
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技术 ， 出一种 自适应 阈值 三维 图像分 割技术 ， 提 先对三维 图像分解 成一 系列二维 图像 ， 根据小波 变换理论 ， 分析不 同分辨率下小波 变 换 的特点 ， 确定分 割区域数和分 解层 次， 由低分辨率开始对每 幅二维 图像直： 再 图进行小 波变换， 逐步到最高分辨 率， 并根据不 同分
基于模糊率的FCM自适应图像分割方法
本文根据波谷波峰梯度检测法 自动确定模糊 聚类数 目。 首先对 图像使 用梯度检测法对潜在的阈值点进行初 步定位 。 若 ｉ满足 ： ’
¨ 卜 川 （） ４
Ｃ 均值…（ｕｚ — ａ ｓ Ｃ 算法作为一种无监督聚类算 Ｆ ｚｙ Ｃ Ｍｅｎ，Ｆ Ｍ）
Ｂａ ｅ ｎ ｓ ｄ ０ Ｆｕｚ ｉ ｓ ｔ ｚｎｅ ｓＲａ ｅ
ＧｏＮＧＱｕ ＱＵ ｉ・ｈ ｎ ． ＡＮＪａｃ ｅ ｇ
（ ｏ ｌ ｅｏ ｔｅ ｔ ｓ ｎ ｔ ｉｉ ｓ Ｃ ｏ ｇ ｉｇ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ Ｃｈ ｎ ｑｎ ０ ０ ４ Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｅ Ｍａ ｍａｉ ｄＳ ａ ｓ ｃ ， ｈ ｎ ｑｎ ｎｖ ｒ ｔ， ｏ ｇ ｉｇ４ ０ ４ ， ｈｎ ） ｈ ｃａ ｔｔ ｉ
１ 概述
图像分割是 图像分析和模 式识别系统的重要组成部分 ， 它 决定了图像 的最终分析质量和模式识别 的判别结果 。模糊
ｖ＝ （ （ ） ｆｉ ）∑ （Ｊ Ｅ ｕ ） （ ／／ （ ） ， ， ，）
（ ３ ）
３ 基于模糊率的 Ｆ Ｍ 自适应图像分鲁 方法 Ｃ ｜
［ ｙｗ ｒ ｓ ｆｚ ｙ ｌｓ ｒ ｇ ｉ ｇ ｅｍｅ ｔｔ ｎ ｆｚｙｔｒｓｏｄ ｎ ｉｈ ｏ ｆｒ ｔ ｎ ｒｂ ｓ ｅｓ Ｋｅ ｏ ｄ ］ ｕｚ ｕｔ ｉ ；ｍａｅｓｇ ｎａｉ ；ｕ ｚ ｅｈ ｌ； ｅｇ ｂ ｒｎｏｍａｉ ；ｏ ｕｔ ｓ ｃ ｅｎ ｏ ｈ ｉ ｏ ｎ
ＤＯＩ １．９ ９ ．ｓ．０ ０３２ ． １ ００ ０ ： ０３ ６ ／ｉ ｎ１０ —４ ８２ １．７ ｊｓ ０１
ｂ ｔｉｉｇ ｆｚｙ ｔｒｓｏｄ ｍｅｈ ｄ ｏ ｅ ｏｊｃｉｅｆｎ ｔ ｎ ｉ ｅｔ ｌ ｈｄ ｗ ｉｈ ｃ ｎａｎ ｅｔｒ ｎｏｍａｉｎ ａ ｄ ｓａｉｌｉｆｒ ｔ ｎ ｙ ｕｉｚｎ ｕ ｚ ｈｅｈ ｌ ｔｏ ．Ａ ｎ ｖ ｌ ｂｅｔ ｕ ｃｉ ｓ ｓ ｂｉ ｅ ｈｃ ｏ ｔｉｓｆａｕｅ ｉｆｒ ｔ ｎ ｐ ｔ ｎｏｍａｉ ． ｌ ｖ ｏ ａ ｓ ｏ ａ ｏ
一种新的自适应二值化方法
⼀种新的⾃适应⼆值化⽅法在很多情况下整幅图像⽤⼀个固定的阈值去分割并不,能给出良好的分割效果。
现有的任何⼀种全局⼆值化⽅法要么侧重整体轮廓，要么针对图像细节，或寻找两者之间的最佳切合点。
在这种情况下，想利⽤全局⼆值化对某些图像做到细节和轮廓兼顾⼏乎成为⼀种舍本逐末的⼀种⽅法。
如果想对图像分割的效果进⼀步提⾼，只有两种⽅法:其⼀，对图像进⾏⼀些预处理，如直⽅图均衡化，同态滤波等，以提⾼图像质量，抑制外界因素对图像的影响；另⼀种⽅法就是⾃适应⼆值化，就是把原图分成很多⼩像块，然后对每⼀个⼩区域分别进⾏图像分割。
传统的⾃适应⼆值化思想，就是将原图像平均分成若⼲块，分别对每⼀块进⾏处理。
但由于每⼀块所包含的内容⼤相径庭，因此，必须考虑块与块之间的联系以及每⼀个⼩区域和整幅图像的联系，⽽这都是⾮常难以确定的。
如果依靠⼈眼来进⾏判决，不仅耗时耗⼒，⽽且由于⼈的操作误差，还对分割图像的效果造成影响。
在作者所从事的“机器视觉⽤于⼯业部件的⾃动检测”项⽬中，每⼀个被检测的机器零件都需要和后台数据库中以同样⽅式进⾏图像分割、边界提取、曲线拟合的标准零件进⾏⽐较。
因此，不仅对图像⼆值化的精度要求很⾼，⽽且要尽量避免⼈们的操作误差，以使两者的检测环境尽可能相同。
本⽂阐述了⼀种新的⾃适应⼆值化⽅法。
它做到了脱离⼈的主观判决，利⽤计算机做到⼀步到位，并使细节和轮廓两者兼顾。
图像⼆值化和边缘提取的基本原理1 将图像空间划分成⼀些特定的区域称为图像分割(Imag 。
图像分割的依据⼀般建⽴在图像直⽅图、e Segmentation)相似性及⾮连续性概念之上。
通过分割，可以把图像分为⽬标或前景和背景。
⽬标⼀般对应图像中特定的、具有独特性质的区域，如包含图像的轮廓、边缘、纹理、灰度等。
通过把这些区域提取出来，才有可能对⽬标进⾏下⼀步的利⽤，如进⾏边缘提取，曲线拟合等。
所以，如果图像分割这⼀块不能做好，将会严重影响其后续⼯作。
对灰度图像进⾏⼆值分割，⼀般是通过选取图像阈值。
一种基于模糊集的灰度图像阈值分割算法
复 旦 大 学 电子 工 程 系 ， 海 ２ ０ ３ 上 ０４３
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图像处理算法介绍：阈值分割
图像处理算法介绍：阈值分割在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值，将目标图像和背景图像分割开来。
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。
因此，这里美国TEO将简要介绍图像处理算法：阈值分割。
阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类。
常用的特征包括：直接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f(x，y)，按照一定的准则在f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，当像素点灰度值或彩色值大于T时，则置为A1（其置可为1），小于T时，则置为A0（其置可为0）。
下面是几种常用的阈值分割方法：1、p-分位数法这也是最基础最简单的一种图像分割方法。
该方法使目标或背景的像素比例等于其先验概率来设定阈值，简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。
例如，根据先验知识，知道图像目标与背景象素的比例为PO/PB,则可根据此条件直接在图像直方图上找到合适的阈值T，使得f(x,y)>=T的象素为目标，f(x,y)的象素为背景。
2、迭代方法选取阈值初始阈值选取为图像的平均灰度T0，然后用T0将图像的像素点分作两部分，计算两部分各自的平均灰度，小于T0的部分为TA，大于T0的部分为TB。
计算后，将T1 作为新的全局阈值代替T0，重复以上过程，如此迭代，直至TK 收敛，即TK＋1＝TK 。
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。
图像处理中的分割技术与图像重建方法
图像处理中的分割技术与图像重建方法摘要：图像处理中的分割技术与图像重建方法是计算机视觉领域中的重要研究课题。
图像分割旨在将一个图像划分为不同的区域，而图像重建则通过分析和处理来恢复损坏或缺失的图像信息。
本文将介绍几种常见的图像分割技术以及图像重建方法，并对它们的原理、优缺点及应用进行详细讨论。
关键词：图像处理、分割技术、图像重建方法、计算机视觉一、图像分割技术图像分割是将图像划分为若干个不同区域或者物体的过程。
它在许多领域中都有着广泛的应用，如医学图像分析、目标检测和识别等。
下面介绍几种常见的图像分割技术：1. 基于边缘的分割方法基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘或者边缘连续性来实现图像的分割。
常见的边缘检测算法包括Canny算法和Sobel算法。
这些算法通过计算图像中像素灰度值的变化来确定边缘位置，并通过连接边缘点来最终划分图像区域。
2. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是将图像中的像素根据其灰度值与设定的阈值进行比较，从而实现分割。
简单的阈值分割方法包括全局阈值分割和自适应阈值分割。
全局阈值分割是将整个图像使用一个固定的阈值进行分割，而自适应阈值分割则根据图像局部区域的特点而动态调整阈值。
3. 基于区域的分割方法基于区域的分割方法是通过将图像分为具有一定连续性和相似性的区域来实现分割。
常见的基于区域的分割算法有区域生长算法和分水岭算法。
区域生长算法是从种子点开始将与之相邻的像素区域逐渐加入，而分水岭算法则是通过将图像看作一个地形图来实现分割。
二、图像重建方法图像重建是通过分析和处理来恢复损坏或缺失的图像信息。
在实际应用中，经常会遇到图像损失或者噪声干扰的情况，因此图像重建技术具有重要的意义。
下面介绍几种常见的图像重建方法：1. 插值方法插值方法是通过对已有图像像素间的空间关系进行分析，从而推理出缺失像素的值。
常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。
这些方法可以根据不同的具体情况选择合适的插值方式来重建图像。
医学图像分割综述
医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要：图像分割是图像处理和分析的关键。
随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有重要意义。
本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。
关键字：医学图像分割意义方法评估标准发展前景A Review of Medical Image SegmentationAi-Xin GuoAnhui UniversityAbstract:Image segmentation is the key of image processing and analysis.With the development of medical image,image segmentation is of great significance in medical applications.From the perspective of medical applications,this paper made a simple review of the medical image segmentation on it’s significance、methods、evaluation standards and development prospects. Key words:medical image,segmentation,significance,methods,evaluation standards,development prospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术（PET）、单光子辐射断层摄像（SPECT）、MRI（磁共振成像技术）、Ultrasound（超声）及其它医学影像设备所获得的图像[2]。
遥感图像分类的自适应模糊C均值算法
遥感图像分类的自适应模糊C均值算法一、引言在遥感图像处理中，分类是一个非常重要的问题。
图像分类通常是通过将图像分成不同的类别来实现的，其核心是利用计算机技术自动化实现。
这一技术不仅可以加快分类速度，还可以提高分类精度和准确性。
随着遥感技术的发展，图像数据量非常大，分类难度也越来越大。
因此，如何快速准确地实现遥感图像分类成为一个热门问题。
二、自适应模糊C均值算法自适应模糊C均值算法是一种改进的C均值聚类方法，是基于模糊、自适应和数据压缩技术的。
自适应模糊C均值算法可以自适应地确定聚类中心和模糊度参数，从而提高分类精度。
模糊度是指每个像素属于某一类别的程度。
自适应模糊C均值算法可以调整每个像素的模糊度来正确地划分不同的类别。
三、自适应模糊C均值算法的流程1.预处理将原始图像转化为灰度图像，将图像进行归一化处理。
确定聚类数和模糊度范围。
2.初始化随机生成聚类中心的初值。
初始化聚类中心的模糊度参数。
3.更新聚类中心通过计算每个像素到聚类中心的距离，以及该像素的模糊度参数，更新聚类中心的位置和模糊度参数。
4.更新像素模糊度计算每个像素到每个聚类中心的距离，更新其模糊度。
当像素模糊度小于预设值时，将其划分到对应的类别中。
重复以上步骤直到所有像素的模糊度均小于设定阈值。
5.分类结果输出分类结果。
四、自适应模糊C均值算法的优缺点优点：1. 算法速度快，适用于大规模图像数据处理。
2. 算法具有较高的分类准确率。
3. 算法具有自适应性和可扩展性。
缺点：1. 需要人为地确定聚类中心和模糊度范围，需要经过多次试验。
2. 算法对噪声敏感，对低空间分辨率图像分类效果不佳。
五、自适应模糊C均值算法在遥感图像分类中的应用自适应模糊C均值算法已经被广泛使用在遥感图像分类中。
例如，基于自适应模糊C均值算法的遥感图像分类方法可以有效地实现对大面积土地利用的分类。
此外，自适应模糊C均值算法还可以用于城市土地覆盖分类、农作物遥感监测以及水资源遥感监测等方面的研究。
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。
自适应阈值分割算法
自适应阈值分割算法是一种基于图像灰度值分布特征的分割方法。
该方法首先计算图像的全局平均灰度值和标准差，然后根据图像的灰度值分布特征，自适应地计算分割阈值，最后将图像分割成两个部分：前景和背景。
具体来说，自适应阈值分割算法主要分为以下几个步骤：
1.计算图像的全局平均灰度值和标准差；
2.根据平均灰度值和标准差计算出一个合适的分割阈值；
3.将图像分割成两个部分：前景和背景；
4.对于两个部分分别重复以上步骤，直到达到预定的分割精度。
自适应阈值分割算法的优点是可以自适应地选择分割阈值，适用于不同图像的分割任务。
但是该算法对于图像中存在噪声或纹理等复杂情况的处理效果可能不够理想。
自适应多阈值图像分割算法
了一种基于形状连通 度 ｓａｅｃｎ ｅ ｉ ｔ Ｓ ） ｈ ｐ ｏ ｎｃｖ ｙ（Ｃ 准则的单阈值 ｔｉ
分割方法【。 形状连通度概念 的提 出为 图像的连通 ｌ提供 了一种 生 定量 的评判方法 ， 对单类 目标 图像的分割取得 了良好的效果 。 本 文在此单 阈值分割的基础上 ， 提出 了一种基于形状连通度准则 的
ＺＨＡＮＧ ｅ， Ｉ Ｗ ｉ Ｊ ＡＮＧ ｎ ，ＲＥＮ Ｈｏ ｇ Ｚｈａ ｎｇ
（ｃ ｏｌｆ ｕ ｍａｏ ｃ ｎｅ ｎ ｌ Ｗｃｌ ｎｉｅｒ ｇＢ ｉａｇ ｎ ｅ ｉ ｅ ｉ ， ０ ８ ， ｈ ａ Ｓ ｈｏ ｏＡ ｔ ｔ ｎ ｉ ｃ ｄ ｅ ｉ ｇ ｅｉ ， ｅ ｎ ｉ ｒｔ Ｂ ｉ ｇ１ ０ ３Ｃ ｉ ） ｏ ｉ Ｓ ｅ ａ Ｅ ｃ ａＥ ｎ ｎ ｈ Ｕ ｖ ｓｙ ｊ ｎ ０ ｎ
维普资讯
模 式 识 别 与仿 真
Ｐａｔ ｎ Ｒｅｃ ｇｎｉ ｏ ｄ Ｓｉ ｕ ｔｏ ｔ ｅｒ ｏ ｔ ｎ ａｎ ｍ ａ ｉ ｎ ｉ
《 自动 化 技 术 与 应 用 》２ ７年 第 ２ ０ ０ ６卷 第 ８期
自适 应 多 阈值 图像 分 割来自算 法 Ｋｅ ｒ ：ｉ ａ ｅｓｇ ｅ ｔｔｏ ； ｕｔ ｔｒ ｓ ｏ ｄ ； ｏｅ ｔａ ｕ ｃｉ ｎｃｕ ｔｒｎ ｇ ａ ｌｖ ｌ Ｏ ｏ ｃ ｒｅ ｃ ａｒｘ； ｈ ｐ ｏ ｎ ｃ ｖｔ ｙ ｗｏ ｄｓ ｍ ｇ ｅ ｍ ｎａｉ ｎ ｍ ｌｉ ｈ ｅ ｈ ｌ ｓ ｐ ｔｎｉｌ ｎ ｔ ｌ ｓｅ ｇ； ｒｙｅ ｅ — ｃ ｕ ｎ ｅｍ ｔｉ ｓ ａ ｅｃ ｎ ｅ ｔ ｉｙ ｆ ｏ ｉ Ｃ ｉ
１ 引 言
图像 分割是将一 幅图像分 解成一些互 不交叠 区域 的过程 。 图像分割是图像分析和计算机视觉 中非常重要 的一个部分 。 图像
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收稿日期:2009-09-18;修回日期:2009-12-11基金项目:江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题项目(08K JB520003)作者简介:宋淑娜(1983-),女,山东临沂人,硕士研究生,研究方向为计算智能;高 尚,博士,硕士生导师,主要从事人工智能领域的研究。
一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法宋淑娜1,李金霞1,胡学坤1,高 尚2(11江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003;21苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006)摘 要:针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法。
在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想。
根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确。
最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像。
实验结果表明该方法具有较好的分割效果。
关键词:像素统计;图像分割;阈值区域;调和阈值;自适应中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2010)05-0121-03A Method of Adaptive Fuzzy Threshold R egion for Image SegmentationSON G Shu 2na 1,L I Jin 2xia 1,HU Xue 2kun 1,G AO Shang 2(11School of Computer Science and Engineering ,Jiangsu University of Science and Technology ,Zhenjiang 212003,China ;21Provincial K ey Laboratory of Computer Information Processing Technology ,S oochow University ,Suzhou 215006,China )Abstract :Aimed at the problem that image segmentation is not accurate ,research a method of image segmentation is based on fuzzy of the thresholding region.At first introduce the basic principles of fuzzy thresholding on segmentation.A hierarchical image segmentation idea is presented.According to the fuzzy nature of images obtain an attemper thresholding of image segmentation.Histogram to expose the pixels distributing in every layer ,with the information of pixel statistic to figure out every layer ’s background pixel region.Finally ,using the fuzzy thresholding attemper the thresholding region.By the relationship between adjoin layers of similar background pixels ,segment layers.The experimental results demonstrate this kind of algorithm is effective and preferable.K ey w ords :pixel statistic ;image segmentation ;threshold region ;attemper threshold ;adaptive0 引 言图像分割是图像分析和模式识别的第一步,是图像处理中难度最大的部分之一,决定了最终分析结果的质量。
由Zadeh 于1965年提出的模糊集合理论能够很好地表述和处理不确定性问题,一般认为图像天生具有模糊性(受光照、纹理、边缘等的影响),故模糊测度、模糊集合理论、模糊推理[1]等已在图像分割领域获得广泛应用。
基于模糊技术的分割方法主要可以分为模糊阈值分割法[2,3]、模糊聚类分割法[4]和模糊连接度分割法[5]。
1983年Pal 等人提出模糊阈值法[6],它将灰度图像用模糊数学描述,通过计算模糊率和模糊熵来选取图像分割的阈值,并定性的讨论了隶属函数窗宽对阈值选取的影响。
其后,Murthy 等人在这一领域又作了进一步研究[7,8],指出阈值不仅与隶属函数窗宽有关,还与隶属函数的分布特性有关。
图像分割的一个经典方法是基于像素直方图的阈值分割方法,该方法理论简单,运算速度快,是图像分割中一种常用的分割方法。
但是单阈值不能很好地处理包含多个前景的图像,多阈值方法也有对于某些像素不能准确判断的缺点,文中在克服以上理论缺点继承其优点的基础上,提出了一种分层次的自适应模糊第20卷 第5期2010年5月 计算机技术与发展COMPU TER TECHNOLO GY AND DEV ELOPMEN T Vol.20 No.5May 2010阈值区间的图像分割方法。
1 模糊阈值法基本原理设图像X大小为M×N,有L+1级灰度{0,1,…,L},μ(x)是定义在L+1级灰度上的隶属函数,若像素(m,n)灰度为xm n,则隶属度为μ(x mn)(m=1, 2,…,M,n=1,2,…,N),表示像素(m,n)具有的明亮程度。
图像X模糊率γ(x)的定义如下:γ(x)=2M N∑x+cl=x-cT(l)h(l)(1)式中0<x<L,T(l)=min{μ(l),1-μ(l)},h(l)为图像X中灰度取l的像素个数,2c+1为隶属函数的窗宽。
确定图像X的模糊率γ(x)取决于隶属函数。
从上面的参考文献来看,选定满足约束条件的隶属函数后理论上总能找到直方图分布使用的窗宽,但是针对不同的图像或是图像变化的图像进行分割时,预选窗宽就可能失效。
其次,利用模糊理论进行图像分割重点在选取隶属函数上,很多研究人员在此方面做了很多的努力,隶属函数的确定也加入了研究人员主观认识的成分,若事先掺入了主观因素,必然会给分割阈值的选取带来一定误差。
再次,隶属函数取定后,阈值的选取完全取决于窗宽的选择,目前有关文献介绍的隶属函数窗宽的选取,是通过观察直方图峰值的分布情况人为给定的。
文中的一个特点是没有考虑在隶属函数上做过多的改进,用的是简单的模型,如公式(2)所示。
μ(x)=2l m nL2 0≤l m nL≤0.51-21-l m nL2 0.5<l mnL≤1(2)图像的分割阈值为模糊率γ(x)取最小值时对应的灰度值。
根据形态数学的观点,(1)式中的运算具有保峰性,显然阈值将产生于灰度直方图目标峰和背景峰之间的谷点,可见适用于图像分割的模糊阈值应在双峰之间。
模糊图像分割的阈值不仅与隶属函数有关,还与窗宽的设置有关,经过仿真,文献[2]推荐窗宽为峰间距的0.3～0.8倍。
文中采用的窗宽为峰间距的0.5倍。
由于利用模糊理论进行图像分割时没有过多考虑隶属函数分布和窗宽对图像分割的影响,在获得调和阈值的计算时,文中加了一个平滑技术,这也是文中的又一个优点。
图像的灰度信息从0到255之间,在此范围内的波峰、波谷很多,若每个相邻波峰处都统计计算模糊率会浪费不必要的时间,在采用平滑技术后,过滤掉小的波峰,在寻找相邻波峰时用平滑后的像素信息直方图,在具体统计计算时,还是运用原图像的像素统计信息直方图。
这样,提高了时间效率而不会影响寻找最小模糊率的结果。
注意点:对整幅图像进行像素统计得到调和阈值,没有用到下文的分层像素信息的统计方法,原理如图1和图2所示(图中横坐标表示的是图像的灰度值,纵坐标表示的是某一灰度值处像素的个数)。
图1 图像像素统计信息图图2 平滑后的统计信息图2 图像像素信息的统计方法文中提出一种分层统计像素分布信息的思想,单阈值法图像分割不具有普遍性,仅适合简单图像,采用阈值区域自适应的思想,能够适用普遍图像分割,使分割效果清晰,边缘分割准确。
基于大部分图像(或图像的部分)背景像素区域比前景像素区域多的常理,把各层直方图像素出现次数最多的像素作为各层的背景像素。
由于图像分层统计,统计信息的曲线是离散的,文中通过区域合并因子scope把直方图中的背景像素划分为多个聚集区。
在合并范围内的将其合并,不在范围内的将像素信息忽略不计,以便找出背景像素的聚集区。
若本层统计出的前景区域比背景区域的范围大,则根据相邻层的背景区域相似的原则取消该层前景区域作为背景区域的机会。
从上述的分析可知,不管用模糊理论还是像素统计信息分割图像,其难点和重点都是阈值的选取,文中根据图像模糊的性质将图像分I层,利用模糊理论的优点得到阈值分割的一个调和阈值R,调和阈值的获得没有过多地考虑隶属函数分布和窗宽对其阈值的影响。
然后根据直方图法得到每一层的一个阈值区间[R l R r],若R在背景区域[R l R r]内,则得到该层的分割阈值区间[R,Rr]或[R l,R],若R不在背景区域・221・ 计算机技术与发展 第20卷[R l R r ]内,则分割的背景区域不变。
在图像分割时,若本层的像素信息在本层被分割成背景像素,而在上一层的相邻区域是前景像素,则说明本层的背景区域判断有误,而将其舍去,按照上一层的背景分割区域分割图像。
基于上述理论,文中提出了一种自适应模糊阈值区域的图像分割方法。
3 算法实现及流程设图像X 由I 层组成,将每一层作为统计单元,统计各层像素分布直方图。
基于大部分图像背景像素区域比前景像素区域多的常理,文中把各层出现次数最多的像素区域作为该层的背景像素区域。
若R 在每一层的背景像素在区间[R l R r ]之间,则本层的背景像素分割区间为[R ,R r ]或[R l ,R ],否则分割区间为[R l R r ]。
由于将图像分层,某一层中出现次数最多的像素区域也可能是前景像素,即该层的像素在本层为背景而在上一层为前景,则该层的背景像素分割区间为[R l (i -1),R r (i -1)]。
具体流程如下:(1)按1节中的方法计算出图像的调和阈值R 。