数字图像处理18.7二值图像处理

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数字图像处理_第八章二值图像处理2

图(d) : N (4) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0; N (8) (1 0) (1 0) (1 1) (1 0) 3. 图(e) : N (4) (1 0) (1 0) (1 0) (1 0) 4; N (8) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0. 图(f ) : N (4) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0) 0; N (8) (1 0) (1 0) (1 0) (1 0) 4.
原图
四连接定义下
八连接定义下
在四连接定义下，内部点是“在当前点的八近邻像素点中没有值为0 的点”，而在八连接定义中，内部点是“在当前点的四近邻像素点中没有值为0的点”。
2013-8-7 4
10.1.3 连接数与交叉数
连接数：是指沿着当前点的近邻（四近邻或者八近邻）像素所构成的边界轨迹上移动时，通过的像素值为1的点的个数。四近邻下的连接数定义：
判断该结构元素所覆盖范围内的像素值是否至少有一个为1如果是则膨胀后的图像的相同位置上的像素值为1如果该覆盖范围内的所有像素值为0则膨胀后图像的相同位置上的像素值0101000110100010000011000000001011111110011010011100001100000000原图像原图像结构元素结构元素膨胀后的图像膨胀后的图像2012627161022膨胀原图图原膨胀一次次膨胀一膨胀二次次膨胀二膨胀三次次膨胀三201262717103开运算与闭运算腐蚀处理目标物的面积减少
LS N e 2 N o
其中，Ne表示边界ຫໍສະໝຸດ 上的方向码为偶数的像素个数；No为边界线上方向码为奇数的像素个数。

二值图像处理方法

第八章二值图像处理方法
第8章概述
灰度图像的二值化处理二值图像的连续性二值图像的轮廓跟踪二值图像的细化
§8.1 灰度图像的二值化处理
定义
确定阈值t的方法
直方图方法微分直方图方法多阈值处理方法
灰度图像的二值化处理定义
是一种区域分割的技术
灰度图像的二值化处理定义
设 f (i, j) 表示像素在（i,j）位置的灰度值，二值化处理
3 32 21 32
23 1 2 B3
A 12 12 3
32 3
距离的4-邻域表示
22 21 21 21
2 22 1 1 B2
A 12 1 12
2 2 2 22
距离的8-邻域表示
二值图像的表示
二值图像的一个连接成分在屏幕上的位置的两种表示方法：
直角坐标表示法 (x,y)表示一个像素的坐标。
13 12
11 10
1
2
3
4 5
x
6
7 8 9
y
设置一个数组，用N（1，1）
表示（x1,y1）;N(2,2)表示 (x2,y2)；……；N(13，
(x13,y13)1。3)表示
那么图像的连接顺序为：
123
13 1
二值图像的表示
链码表示法一种矢量表示法，具有方向性；是相互邻接的两个像素按照不同的方向给定一个规定的数字符号（码）。用一串这样的符号（码）表示一个连接成分的方法叫链码表示法。优点：直观、节约内存。
连接成分的轮廓-4
3、如果4-邻域均不在像素集合R内时，又分两种情况：
1）如果8-邻域内的1、3、5、7方向中的任一个存在R内时，该像素可能构成轮廓像素；

数字图像处理中的二值化技术研究

数字图像处理中的二值化技术研究数字图像处理是指对数字化的图像进行各种算法处理，以改善图像质量、实现目标应用和进行图像分析等。

其中，二值化技术是数字图像处理中应用最为广泛的技术之一。

本文将从二值化的基本原理、常见算法、优化技术以及应用等方面进行综述。

一、二值化的基本原理二值化是将一幅灰度图像转换成只有两种颜色的图像，常见的是黑白二值图像。

它的目的是将灰度范围较大的图像转换为仅包含两种灰度值的图像，以便进行图像分析和处理。

二值化的基本原理就是根据一定的阈值将像素点的灰度值分为两类，一类是大于等于阈值的像素点，另一类是小于阈值的像素点。

然后将这两类像素点分别用黑色和白色进行表示，从而得到一幅二值图像。

二、常见的二值化算法1.全局阈值法全局阈值法也称为固定阈值法，是最简单、最基本的二值化算法之一。

它的原理是将整幅图像的灰度直方图进行分析，将图像中所有像素的灰度值设置为一个固定的阈值，一般取灰度直方图的平均值或中值。

然后对于灰度值大于等于该值的像素点置为白色，灰度值小于该值的像素点置为黑色。

但这种算法容易受到光照不均匀、噪声较多等因素的影响，产生误判。

2.手动阈值法手动阈值法是根据观察或经验设置阈值，也称为交互式的阈值法。

它适用于像素灰度值分布不均匀，且图像背景和目标差异大的情况。

3.自适应阈值法自适应阈值法是根据图像在局部区域内的灰度值特征进行划分，常见的有局部均值法和Otsu法。

局部均值法是将像素点周围一定大小的区域内的灰度值作为阈值，并将该像素点二值化。

这种算法可以对灰度分布不均匀、光照不均匀等情况适用。

Otsu法是利用图像中目标与背景之间灰度值分布的偏差，自适应地确定一个能够最大程度区分两个类别的阈值。

4.基于形态学的阈值法形态学阈值法基于二值图像形态学操作的方法，能够有效去除噪声和骨骼化等图像处理，并能够保留目标的边界。

它的核心思想是基于图像特征对阈值进行判断，通常是先对图像进行形态学膨胀操作，然后求出局部的最大值，作为阈值进行二值化操作。

数字图像处理第三章二值图像

图 3.13a 4邻点中轴变换举例中轴可作为物体的一种简洁表示．
图3．13b表明少量噪声会使中轴变换结果产生显著的差异．
图 3.13b 中轴变换举例
3.5.7 细化
细化是把区域缩成线条、逼近中心线（骨架或核线）的一种图像处理。细化的目的是减少图像成份，直到只留下区域的最基本信息，以便进一步分析和识别．虽然细化可以用在包含任何区域形状的二值图像，但它主要对细长形(而不是凸圆形或水滴状)区域有效．细化一般用于文本分析预处理阶段，以便将文本图像中线条图画或字符笔画表示成单像素线条．
d=i-j+m-1
二值图像及其对角线上的投影图
3.4游程长度编码 (run-length encoding)
用图像像素值连续为1的个数来描述图像,有两种方法: （1）用1的起始位置和1的游程长度；（2）仅仅使用游程长度，0：表示从0象素开始；例：
1的游程：（2,2）（6,3）（13,6）（20,1）（4,6）（11,10）（1,5 ）（11，1）（17，4）
洞
`S
(7) 边界
S的边界是S中与`S中有4连通关系的像素集合S '
（8) 内部
S中不属于它的边界的像素集合. S的内部等于S - S '
（9) 包围
如果从S中任意一点到图像边界的4路径必须与区域T相交，则区域 T 包围区域 S（或S在T内）
S `S
边界
内部包围
例：一幅二值图像
图像边界
3.5.2 连通成分标记算法
(2) 路径
列：
[路i0径,j0 :]从[像,i1,素j1][i0 ,, j,0[]in 到,j像n]素，[[iikn
,
,

数字图像处理二值图像处理PPT课件

图6-8 曲线的链码表示
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(d) 边界的8链码表
•链码的表示方法具有下面一些有趣的特性： • ① 如果曲线上的像素数目为N，那么链码的长度则为N-1； • ② 链码是和起点相关的，不同的起点可以得到不同的链码表示。 • ③ 链码具有平移的不变性，也就是说曲线的位置变动不改变其链码结构； • ④ 曲线的旋转将使得得到的链码中的每个元素分量增加相同的数值。
• 对于离散的的数字图像f(i,j)，矩定义为：
• 对于二值图像，在目标区域R有f(i,j)=1，背景区域f(i,j)=0，因此：
M 1 N 1
mpq
i p j q f (i, j) p, q 0,1,2
i0 j0
mpq
ip jq
(i, j)R
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• 同样的，考察二值图像各阶矩，我们可以知道，其零阶矩m00为目标区域的面积，也即区域中包含的点数；假设
• ② 对称性：
；
• ③ 三角不等式：
d(A, B) 0
d(A, B) d(B, A) d(A,C) d(A, B) d(B,C)
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•假设计算点 P ( a , b ) 与 Q ( c , d ) 间距离可以采取下面的几种定义形式：
•
① 欧几里德距离，用来De表示，如下式所示：
阶矩称为惯性矩。
•中心矩：
pq (x x) p ( y y)q f (x, y)dxdy p, q 0,1,2
第21页/共57页
• 低阶矩主要描述区域的面积、转动惯量、质心等等，具有明显得几何意义，而高阶矩一般主要描述区域的细节特征，比如三阶矩描述扭曲度，四阶矩描述峰值的状态等等，一般来说高阶矩受到图像离散化等的影响，高阶矩一般在应用中不一定十分准确。

二值图像的作用

⼆值图像的作⽤⼆值图像的作⽤：图像⼆值化（ Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的⿊⽩效果的过程。

在数字图像处理中，⼆值图像占有⾮常重要的地位，图像的⼆值化使图像中数据量⼤为减少，从⽽能凸显出⽬标的轮廓。

将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取⽽获得仍然可以反映图像整体和局部特征的⼆值化图像。

在数字图像处理中，⼆值图像占有⾮常重要的地位，⾸先，图像的⼆值化有利于图像的进⼀步处理，使图像变得简单，⽽且数据量减⼩，能凸显出感兴趣的⽬标的轮廓。

其次，要进⾏⼆值图像的处理与分析，⾸先要把灰度图像⼆值化，得到⼆值化图像。

所有灰度⼤于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表⽰，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表⽰背景或者例外的物体区域。

图像⼆值化的作⽤是为了⽅便提取图像中的信息，⼆值图像在进⾏计算机识别时可以增加识别效率。

⽐如：需要计算⽔⾯悬浮物的数量，就可以将⼀定⾯积的⽔拍成图⽚后⼆值化。

⼆值图像是指每个像素不是⿊就是⽩，其灰度值没有中间过渡的图像。

⼆值图像⼀般⽤来描述⽂字或者图形，其优点是占⽤空间少，缺点是当表⽰⼈物、风景的图像时，⼆值图像只能描述其轮廓，不能描述细节。

这时候要⽤更⾼的灰度级。

⼆值图像是每个像素只有两个可能值的数字图像。

⼈们经常⽤单⾊图像表⽰⼆值图像，但是也可以⽤来表⽰每个像素只有⼀个采样值的任何图像，例如灰度图像等。

⼆值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在MATLAB中，⼆值图像⽤⼀个由0和1组成的⼆维矩阵表⽰。

这两个可取的值分别对应于关闭和打开，关闭表征该像素处于背景，⽽打开表征该像素处于前景。

以这种⽅式来操作图像可以更容易识别出图像的结构特征。

⼆值图像操作只返回与⼆值图像的形式或结构有关的信息，如果希望对其他类型的图像进⾏同样的操作，则⾸先要将其转换为⼆进制的图像格式，可以通过调⽤MATLAB提供的 im2bw（）来实现。

数字图像处理中的二值化算法研究

数字图像处理中的二值化算法研究数字图像处理是一种将数字信号进行转换和处理的技术，其中二值化算法是数字图像处理中最基本的算法之一。

在数字图像处理中，二值化是将一张彩色或灰度图像转换成只包含黑白两种颜色的图像。

这篇文章将讨论数字图像处理中的二值化算法研究，重点探讨二值化算法的基本原理、常见的二值化算法以及它们的优缺点。

一、二值化算法的基本原理二值化算法是将一张彩色或灰度图像转换为只包含黑色和白色的图像。

这仅仅是将像素值分为两类，其中一个像素集合表示白色，另一个表示黑色。

二值化的原理是将灰度图像中亮度值相近的像素映射为同一种颜色，以达到压缩图像数据并提高图像处理速度的目的。

二、常见的二值化算法1、全局阈值法全局阈值法是通过计算整个图像的灰度平均值来确定二值化的阈值。

该算法简单易用，但它假定图像的背景和目标的亮度值之间存在一个确定的边界，这在实际应用中并不总是正确的。

2、自适应阈值法自适应阈值法是针对全局阈值法的不足，通过对每个像素周围的像素值的统计分布进行分析，自适应地确定像素的阈值。

该算法对于图像的光照变化和背景模糊有很好的鲁棒性。

3、Otsu算法Otsu算法是一种自适应的阈值算法，通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。

这个算法假设图像存在不同的颜色区域，旨在找到阈值，以最大化识别两个区域的差异。

三、二值化算法的优缺点1、全局阈值法的优点是简单易用，运算速度快，因此非常适合处理简单的图像。

但是，它不能很好地处理灰度变化较大的图像和背景复杂的图像。

2、自适应阈值法比全局阈值法更适用于处理复杂的图像，由于每个像素的阈值是基于周围像素的，具有更好的图像复杂性，然而，该算法对于图像的光照变化较大的情况也有一定的局限。

3、Otsu算法能够通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。

该算法对于事先未知的图像类型以及图像颜色区域的不均衡分布具有适应性和鲁棒性，是一种广泛应用于图像二值化中的方法。

四、二值化算法的应用二值化算法在字符识别、边缘检测等领域中有着广泛的应用。

图像处理中的图像二值化算法

图像处理中的图像二值化算法随着科技的发展，图像处理技术应用越来越广泛。

作为一项基础技术，图像二值化算法在图像处理中扮演着非常关键的角色，它可以将图像分割成黑白两种颜色，也就是将图像中的灰度值转化为0和1，简化了后续的处理流程。

本文将介绍图像二值化算法的基本原理和应用情况。

一、二值化算法的基本原理在图像中，每个像素都有一定的灰度值，在8位灰度图像中，灰度值的范围在0-255之间，其中0是代表黑色，255代表白色。

当我们需要处理一张图片时，如果直接对每一个灰度值进行处理，那么处理的过程就会非常繁琐，因此，我们需要将图像灰度值转化为0和1两种数字进行处理。

常见的二值化算法有全局阈值算法、局部阈值算法、自适应阈值算法、基于梯度算法等。

其中，全局阈值算法是最基本、最简单的一种算法。

它将整张图像分成黑白两个部分，通过将整个图像的像素点的灰度值与一个固定的阈值进行比较，如果像素点的灰度值大于阈值，就将该像素点的灰度值置为1，否则置为0。

使用全局二值化算法的步骤如下：1.将图像读入到内存中；2.将图像转化为灰度图像；3.计算整个图像的平均灰度值，该平均灰度值作为全局阈值；4.将图像中每个像素点的灰度值与该全局阈值进行比较，灰度值大于等于该全局阈值的像素点赋值为255（代表白色），小于该阈值的像素点赋值为0（代表黑色）；5.输出处理后的图像。

当然，这种方法的缺点也非常明显，那就是无法适应不同场合下的图像处理需求，处理效果难以保证。

因此，我们需要更为灵活的算法和方法来进行二值化处理。

二、不同类型的二值化算法1.基于直方图的全局阈值法二值化算法中的全局阈值算法通常是将整个图像分成两类像素：一类像素比较暗，另一类像素比较亮。

在直方图中，该分割就是直方图上的两个峰。

我们可以通过直方图分析来确定这个阈值，并将灰度值低于阈值的像素变为黑色，将灰度值高于阈值的像素变为白色。

对于图像I(x,y)，它的灰度直方图h(i)可以表示为：h(i) = N(i) / MN (i=0,1,…,L-1)其中N(i)是图像中所有像素灰度值为i的像素数量，MN是总的像素数量，L是灰度级别数量（在8位图像中，L等于256）然后我们需要确定一个阈值T，所有像素点的灰度值小于T的变为黑色，大于等于T的变为白色。

Matlab中的二值图像处理方法与应用案例

Matlab中的二值图像处理方法与应用案例引言：在图像处理领域，二值图像处理是一种常见且重要的技术，广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。

其中，Matlab作为一种十分强大的图像处理工具，在二值图像处理方面有着丰富的方法和应用案例。

本文将深入研究Matlab中的二值图像处理方法和相关应用案例，以期为读者提供一些有用的知识和实践经验。

一、二值图像处理方法的基本概念1.1 二值图像与灰度图像的区别与联系在数字图像处理中，二值图像是指仅包含两个灰度级别的图像，通常为黑色和白色。

与之相对应，灰度图像是包含多个灰度级别的图像。

二值图像处理是在这种仅有两个灰度级别的图像上进行的处理过程。

1.2 图像二值化的概念和方法图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程。

常用的图像二值化方法包括全局阈值法、局部阈值法、自适应阈值法等。

全局阈值法是通过设定一个全局阈值，将图像中的像素灰度值与该阈值进行比较，从而得到二值图像。

局部阈值法则是根据图像的局部特征，对每个像素点设定不同的阈值。

1.3 图像腐蚀与膨胀图像腐蚀和膨胀是二值图像处理中常用的形态学操作。

腐蚀操作可以减小目标边界的像素，使其更加紧凑。

而膨胀操作则相反，可以扩大目标边界的像素。

二、二值图像处理的应用案例2.1 文字识别在数字图像处理中，二值图像处理在文字识别方面有着广泛的应用。

通过对二值图像进行预处理、分割和识别等操作，可以将图像中的文字信息转化为计算机可识别的文本。

2.2 目标检测与跟踪二值图像处理在目标检测与跟踪中也起着重要的作用。

通过对目标图像进行二值化、形态学操作等处理，可以提取目标的轮廓和特征，进而实现目标的检测和跟踪。

2.3 图像分割图像分割是指将图像分成若干个具有独特特征的区域的过程。

二值图像处理方法在图像分割中有着广泛的应用，通过对图像进行二值化、边缘提取等操作，可以实现对图像的有效分割。

2.4 医学图像处理在医学图像处理中，二值图像处理方法也有着重要的应用。

图像处理中的二值化方法对比

图像处理中的二值化方法对比图像处理是一门广泛应用于计算机视觉领域的重要技术。

而二值化是图像处理中常用的一种方法，其能将图像分为黑白两个部分，使得图像中只存在黑白两种颜色的像素点。

在本文中，我将介绍几种常见的二值化方法，并对它们进行对比分析。

1. 阈值二值化方法阈值二值化方法是最简单而直观的一种二值化方法，其通过设置一个固定的阈值，将图像中的像素点的灰度值与该阈值进行比较，大于阈值的像素点设为白色，小于阈值的像素点设为黑色。

这种方法简单易懂，计算速度快，适用于二值化处理较为简单的图像。

2. 自适应阈值二值化方法与阈值二值化方法相比，自适应阈值二值化方法能够根据图像的局部特征自适应地选择最佳阈值。

该方法将图像分割为若干个小块，在每个小块中计算局部的阈值，并将该小块内的像素点进行二值化处理。

这种方法可以有效应对图像中不均匀光照条件的问题，适用于处理具有明暗变化较大的图像。

3. 基于直方图的二值化方法基于直方图的二值化方法是一种基于整幅图像的灰度分布特征进行二值化处理的方法。

该方法通过计算图像的灰度直方图，并选择全局最佳阈值来进行全局二值化处理。

这种方法能够提取图像的全局特征，但对于具有局部噪声的图像效果不佳。

4. 基于聚类的二值化方法基于聚类的二值化方法是一种利用像素点的灰度值进行聚类分析的方法。

该方法通过对图像中的像素点进行聚类分析，将像素点分为前景和背景两类，从而实现二值化处理。

这种方法对于具有复杂纹理和边缘的图像效果较好，但计算复杂度较高。

综上所述，不同的二值化方法各有其优势和适用范围。

在实际应用中，我们应根据具体的图像特征和处理要求选择合适的二值化方法。

例如，对于光照条件较好的图像，阈值二值化方法可以得到较好的效果；对于光照条件不均匀的图像，自适应阈值二值化方法更适合；而对于具有复杂纹理和边缘的图像，基于聚类的二值化方法可能有更好的效果。

总之，图像处理中的二值化方法对比告诉我们，在选择二值化方法时，要充分考虑图像的特征和处理要求，并根据实际情况选择合适的方法。

数字图像处理课件第八章二值图像处理与形状分析

D ( p, q ) 0 D ( p , q ) D ( q, p ) D ( p , r ) D ( p , q ) D ( q, r )
计算点（i , j）和（h, k）间距离常用的方法有：
欧几里德距离 4-邻点距离
de[(i,j),(h,k)]=((i-h)2+(j-k)2)1/2
⑶边界点:在B（p）= 1的像素中，把除了孤立点和内部点以外的点叫做边界点。边界上点， 1≤Nc(p)≤4。
Nc(p)
１删除点或端点；
p7
p5 p3 p2
p4
２连接点；
３分支点；
４交叉点。
p1
p6
⑷背景点：把B（p）= 0的像素叫做背景点。
6.距离对于集合S中的两个元素p和q，当函数D ( p , q )满足下式的条件时，把D ( p , q )叫做p和q的距离，也称为距离函数。
第八章二值图像处理与形状分析
二值图像处理的流程如图 8.1.1所示。
首先介绍二值图像的几何概
念；其次是讲解二值图像连接成分的各种变形算法；最后简介二值图像特征提取与描述的各种方法。
8.1 二值图像的连接性和距离
在二值图像特征分析中最基础的概念是二值图像的连接性（亦称连通性）和距离。 1.邻域和邻接对于任意像素 (i，j)，把像素的集合 {(j+p， j+q)}(p,q是一对适当的整数)叫做像素(i，j)的邻域。直观上看，这是像素(i，j)附近的像素形成的区域。最经常采用的是4-邻域和8-邻域。 ①4-邻域与4-邻接 ②8-邻域与8-邻接
2.细化
细化是从二值图像中提取线宽为1像素的中心线的操作。
3.边界跟踪

数字图像处理课程第八章_二值图像处理与形状分析

遥感信息工程学院
3
概述:
灰度图像
二值化
连接成分的变形
图形特征测量
结构分析描述
分类•测量
识别•理解
二值图像处理流程
遥感信息工程学院
4
8.1 二值图像的连接性和距离
• 一. 邻域和邻接
– 1. 邻域：
–
对于任意像素(i，j)，把像素的集合{(i+p，
j+q)}
–
(p，q是一对适当的整数)叫做像素(i,j)的邻域。
细化线被缩短了，失去了重要信息。因此，有关象素连接
数应用于可删除操作时，应慎重进行。
遥感信息工程学院
16
质心型区域生长
与简单区域增长不同，它是比较单个像素的特征与其相邻区域的特征，若相似则将像素归并到区域中。质心型链接操作步骤类似简单区域扩张法，唯一不同的是在上述（2）的操作中，改为比较已存在区域的像素灰度平均值与该区域邻接的像素灰度值。若差值小于阈值，则合并。
数字图像处理
第八章二值图像处理与形状分析
陈震中武汉大学遥感信息工程学院
2016-2017学年上学期
• §8.1 二值图像的连接性和距离 • §8.2 二值图像连接成分的变形操作 • §8.3 形状特征提取与分析
遥感信息工程学院
2
概述:
• 1．定义: • 仅含有两级灰度(一般为0,1)的数字图像. • 2．特点: • ⑴数据量小; • ⑵处理速度快,成本低,实时性强; • ⑶能定义几何学的各种概念. • 3．二值图像处理的流程:
遥感信息工程学院
22
8.２二值图像连接成分的变形操作
• 一. 标记
• 1．定义
• 连接成分的标记：

什么是数字图像处理

什么是数字图像处理?所谓数字图像处理[7]就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。

实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。

数字图像处理[9]，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。

通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。

数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。

在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像争为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。

目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。

(1) 二值图像：一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。

由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。

二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。

(2) 灰度图像：灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。

因此其数据类型一般为8位无符号整数的（int8），这就是人们经常提到的256灰度图像。

“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。

在某些软件中，灰度图像也可以用双精度数据类型（double）表示，像素的值域为[0，1]，0代表黑色，1代表白色，0到1之间的小数表示不同的灰度等级。

数字图像处理报告图像二值化

数字图像处理实验报告实验二灰度变换实验目的：通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法实验内容：掌握基本的灰度变换：图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1．图像反转、对数变换、幂次变换I=imread('fengjing.jpg');J=im2double(I);subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图');K=255-I;subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转');L=3.*log(1+J);subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3');M=10.*log(1+J);subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10');N=10.*(J.^0.2);subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2');P=10.*(J.^2.5);subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换，γ=2.5');2．图象二值化方法一：I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I);for i=1:mfor j=1:nif I(i,j)<128I(i,j)=0;else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256I(i,j)=255;endendendsubplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二：I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象');J=find(I<128);I(J)=0;J=find(I>=128);I(J)=255;title('图像二值化（阈值为128）'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');。

二值图像处理方法.docx

遥感数字图像处理基础第八章二值图像处理方法第8章概述■灰度图像的二值化处理■二值图像的连续性■二值图像的轮廓跟踪■二值图像的细化§ 8. 1灰度图像的二值化处理■定义■确定阈值t的方法□直方图方法□微分直方图方法□多阈值处理方法北京大学遥感所灰度图像的二值化处理定义是一种区域分割的技术灰度图像的二值化处理定义设fU,j）表示像素在（i,j）位置的灰度值，二值化处理为下式所示。

这里t称为二值化阈值（Threshold）・灰度图像的二值化处理定义闽值色阶0):[165直方图原图像确定阈值t的方法--- 直方图方法■直方图是阈值最佳选择依据■使用全局阈值，整幅图像用一个阈值处理。

适用于对比度强的图像。

前景和背景灰度值差别较小,确定阈值t的方法一一直方图方法]最优阈值（误分割率最小的分割阈值）的选取j设一幅混有加性高斯噪声的图像，背景和目标的概率密度分别是Pb⑵和化（Z）,整幅图像的混合概率密度是0（2）P（Z）= PbPb ⑵ +=exp[-（Z~^）2] + - exp[- U~^）2]V2^cr, 2cr；2a o其中山和“。

分别是背景和目标区域的平均灰度值，可和q是均值的均方差，P（）和P h分别是背景和目标区域灰度值的先验概率。

由于£+坨=1，因此混合概率密度公式中有5个未知数。

最优阈值(误分割率最小的分割阈值)的选取如果确定阈值是T,则灰度值小于T的像素分割为背景，灰度值大于T的像素分割为目标。

这时，错误地将目标像素划分为背景的概率和错误地将背景像素划分为目标的概率分别为■sE b(T) = ^p o(z)dz E O(T)^\T pgdz而总的误差概率是E(T) = P o E b(T) + P b E o(T)将上式对t求导并令导数为零，得：P b P b(T) = P oPo(T) 代入混合概率密度公式中，并假设则得到一个最优阈值:2最优阈值（误分割率最小的分割阈值）的选取-3特例：第酸齬验分布相同’最佳阈值是两个平均说明：混合概率密度函数的参数可以用最小均方误差的方法借助直方图得到。

二值图像

间各部分的关系。一般来说，结构元素的尺寸要明显小于目标图像的尺寸。
13
6.3 腐蚀和膨胀
二值形态学中的运算对象是集合。设A为图像集合，B为结构元素，数学形态学运算是用B对A进行操作。二值形态学中两个最基本的运算——腐蚀与膨胀。
二值图像腐蚀膨胀
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6.3.1 腐蚀
腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。
X k ( X k 1 B) Ac
k 1,2,3,
这里X0＝p，结构元素为B，结束条件Xk=Xk-1。
121
实现：
X k XX k 1 X kB) B) Ac ( k ( 1 A
c
k 1,2,3,,3, k 1 2,
122
举例：使用形态学处理填充区域
如果 A B ，则称互斥的或不相容的。
7
补集：对一幅图像A，在图像A区域以外的所有点
构成的集合称为A的补集，记作：
A {w | w A}
c
差集：记为A－B，定义为：
A B {w | w A, w B} A B
c
8
举例：集合的基本运算
9
位移： A用b=(b1，b2)位移，记为(A)z，定义为：
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定义：
B称为结构元素
A用B来膨胀写作 A B ，定义为：
ˆ A B x | ( B) x A

ˆ 理解：用B来膨胀A得到的集合是 B 的位移与A至少有一个非
零元素即相交时B的原点位置的集合。
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方法：先对B做关于原点的映象，再将其映象平移x，结果是平移后与A交集不为空的x集合。
A B {x | B1 x A且B2 x A }