图像二值化-判断分析法PPT课件
4 二值图像分析
d 4
e
可以描述图形的密集程度，1≤ d ≤ 0 。
3 体态比
区域的最小外接矩形的长与宽之比特性： 1）正方形和圆的体态比等于1 2）细长形物体的体态比大于1 下图是几种形状的外接矩形：
4.3 投影
4.3 投影
• 投影能表现图像的某种特征信息 • 给定一条直线，用垂直该直线的一簇等间距直线将一幅二值图像分割成若干
周长 2 e 面积
emin
周长2 面积
对于圆
2 （2 R） ＝4 2 R
当图形的形状接近于圆时，e 趋近于最小值（4π），反过来，图形的 形状变得越复杂，e的取值变得越大。
区域的密集度：
C
面积 周长2
根据此标准，圆是最密集的图形。 密集度的另一意义：周长在给定后，密集度越高、所围面积越大。 因此，比值
确定为阈值参数 tp 。
2. 状态法
（直方图分析法－峰谷法）
当给定图像的灰度直方 图（与对象图形和背景相对应）
呈双峰型分布时，只需把
这两个峰间的谷底上的灰 度值作为阈值 t 即可。
t
双峰分布示意图
一幅灰度图像和使用不同阈值到的二值图像结果
1) 原始灰度图像
2) 阈值 T=100
3) T=128（反色） 4) T1=100|T2=128
图像中的物体、背景各具有一灰度值（ N ），图像被零均值高斯噪声污 染，灰度分布曲线是由两个正态分布函数叠加而成．图像直方图将会出现 两个分离的峰值，阈值选取波谷最佳。 具有不同灰度均值的多物体图像中．背景和物体灰度值正态分布参数 为：
练习：请用不等 式依次排出 4 个 方差的顺序。
2. 迭代式阈值选择
经试验比较，对于直方图双峰明显，谷底较深的图
《遥感数字图像处理》第九章图像二值化的处理方法（82P）
图像预处理图像分析校正、增强、恢复分割、图像的连接、轮廓跟踪与细化。
分类与识别图像理解着重强调在图像之间进行变换。
主要是对图像进行各种操作以改善图像，或者校正图像误差等，狭义图像处理是从一个图像到另一个图像。
主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和量测，从而建立对图像的描述。
图像分析是从一个图像到数值或符号表示过程。
进一步研究图像中各目标物的性质、特征和它们之间的相互关系，并给出对图象内容的理解和对地面客观地物、场景的解译第九章二值图像的处理方法主要内容⏹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⏹二值形态学基本运算9.1 灰度图像的二值化处理是一种区域分割的技术图像的二值化处理设表示像素在（i,j）位置的灰度值，二值化处理为下式所示。
),(j i f 0255),(j i f tj i f t j i f ),(),(这里t 称为二值化阈值（Threshold）.目标背景阈值的选取直方图二值图像阈值128阈值103阈值94确定阈值t的方法⏹1、全局阈值整幅图像用一个阈值处理。
当对比度强的图像。
前景和背景灰度值差别较大时频数t灰度级直方图呈现双峰分布前景和背景灰度值差别较小，但呈现双峰分布。
T )(z P o )(z P b )(T E b )(T E o )(z P 0z()b p z ()o p z误分割率最小的分割阈值。
背景和目标的概率密度分别是整幅图像的混合概率密度是其中和分别是背景和目标区域的平均灰度值，和是均值的均方差，和分别是背景和目标区域灰度值的先验概率。
()()()b b o o p z P p z P p z )()(z p z po b 和)(z p b ob o oP b P 1b o P P 最优阈值的选取如图所示，如果确定阈值是T ，则小于T 的像素分割为背景而使得灰度值大于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将背景像素错误地划分为目标的概率分别为：T o b dz z p T E )()(T b o dz z p T E )()(确定最佳阈值：而总的误差概率是2、多阈值处理方法物体和背景的对比度在图像各处不一样时，需要选取多个阈值进行处理。
数字图像处理二值图像处理PPT课件
第14页/共57页
(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
第22页/共57页
• 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)
第2页/共57页
•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。
CV02-二值图像分析
①将图像平面原点按矢量D移出世界坐标系统的原点；②以某个
角（绕z轴）扫视x轴；③以某个a角将z轴倾斜（绕x轴旋转）
几何成像模型
分离模型
几何成像模型
分离模型
一个满足几何关系的摄像机观察到的齐次世界坐标点在摄像机 坐标系统中具有如下的齐次表达
亮度成像模型
图像灰度值由两个因素确定：一个是场景中景物本身的亮 度；另一个是成像时如何将景物亮度转化为图像灰度
前景&连通性
前景
图像中值为1的全部像素的集合称为前景(foreground)，用S表示
连通性
已知像素 p, q S ，如果存在一条从 p 到 q 的路径，且路径上的 全部像素都包含在 S 中，则称 p 与 q 是连通的． 连通性(connectivity)是等价关系．对属于S 的任意三个像素p、q 和 r，有下列性质： 1）像素 p 与 p 本身连通（自反性）． 2）如果 p 与 q 连通，则 q 与 p 连通（互换性）． 3）如果 p 与 q 连通且 q 与 r 连通，则 p 与 r 连通（传递性）．
基本坐标变换
5.变换级连：基本的坐标变换可以级连进行。连续的多个变 换可借助矩阵的相乘最后用一个单独的3*3矩阵表示
基本坐标变换
二值图像及其意义
图像定义
一副数字图像是一个二维阵列，阵列元素值称为灰度 值或亮度值。
二值图像定义
只有黑、白两级灰度的图像。分别用1和0表示。
二值图像优点
1 如果 T1 F[i, j ] T2 FT [i, j ] 0 其它
1 如果 F [i, j ] Z FT [i, j ] 0 其它
其中Z是组成物体各部分灰度值的集合。
二值图象分析BinaryImageAnalysis
06
二值图像的应用实例
文字识别
总结词
文字识别是二值图像分析的一个重要应用，通过将文字转换为二值图像，可以方便地进行文字提取、识别和分类。
详细描述
在文字识别中，首先将文字图像进行预处理，包括去噪、二值化、归一化等操作，然后利用特征提取和分类器进 行文字识别。常见的文字识别方法有基于模板匹配、基于深度学习的OCR等。
基于神经网络的分类方法
总结词
基于神经网络的分类方法是一种深度学习方法，通过训练神经网络来识别和分类二值图 像中的对象。
详细描述
基于神经网络的分类方法的基本思想是，利用神经网络学习大量的训练样本，通过训练 得到一个能够自动识别和分类二值图像中的对象的模型。常用的神经网络模型有卷积神
经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
基于聚类的分类方法
总结词
基于聚类的分类方法是一种无监督学习方法，通过将像素点聚类成不同的组，将每个组视为一个类别 。
详细描述
基于聚类的分类方法的基本思想是，利用聚类算法将像素点聚类成若干个组，每个组内的像素点具有 相似的灰度值或特征，然后根据聚类结果将像素点分类。常用的聚类算法有K-means、DBSCAN等。
指纹识别
总结词
指纹识别是利用二值图像分析技术对指 纹进行提取、匹配和分类的过程，是身 份识别的一种重要手段。
VS
详细描述
在指纹识别中，首先对指纹图像进行预处 理，包括增强、二值化、细化等操作，然 后提取指纹的特征点，如脊线方向、脊线 间距等，最后进行匹配和分类。常见的指 纹识别算法有基于细节点匹配和基于图像 特征的匹配等。
连通区域标记通常使用深度优先搜索（DFS）或广度 优先搜索（BFS）算法实现，标记后的每个连通区域都 有一个唯一的标识符。
二值化图像
二值化图像？二值化——图像只有两种色，黑白。
0-1,0=黑，1=白灰度：0-255彩色：255,255,255定义：图像的二值化，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只有黑和白的视觉效果。
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。
这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（Binarization）。
其实图像二值化的方法有不下二十种。
一般分为Global和Local两类，区别就是寻找那个阈值的时候使用到了哪里的信息。
一般是为了将感兴趣目标和背景分离。
图像的二值化是最简单的图像处理技术，它一般都跟具体算法联系在一起，很多算法的输入需要是二值数据。
比如你把图像文字转换为PDF 文字，PDF上只能是黑白两种颜色。
比如你给二维码解码，你需要知道哪块黑哪块白。
去掉图像两个字，二值化在视觉里面应用场景多一些。
比如早期的人脸检测很多手势识别的方法，第一步要找到皮肤块，所以需要把图像分为皮肤区域和非皮肤区域，这也算是一种二值化，但通常在方法上用的可能不是基于直方图的了（可能是ID3，随机森林，SVM，甚至神经网络）。
比如Haar特征，以及后来的BRIEF和FAST等，还有LBP实际上都是用到二值的思想。
图像二值化可以看作是聚类，可以看作是分类……这些其实不重要，重要的是它快。
它最明显的意义就是简化后期的处理，提高处理的速度。
`但是单一的图像二值化方法（指基于直方图的二值化）往往比不过其他的方法，因为，毕竟你信息丢了太多。
但是二值化快啊……你可以进行一百次不同的二值化，然后再得到一个更好的结果……上面右图中下面两个图是还可以对二值图像进行编码。
编码后就更好压缩了，那么我们就可以高度节省内存。
图像二值化方法：全局阈值局部阈值9.2 OpenCV中图像二值化方法：评判某个算法是否好，就看二值化图像信息是否丢失了很多。
图像二值化-判断分析法PPT课件
•{
• for(int j=0;j<256;j++)
•{
•
s[j]=0;
•}
• int a;
• for(int i=0;i<m_Rows*m_Cols;i++)
•{
•
a=(int)m_pImgDat[i];
•
s[a]++;
•
•
•}
7
授课：XXX 2021/3/9
•
for(j=0;j<i;j++)
•
•
{
•
k = bmpFile.m_pImgDat[i*cols+j];•Biblioteka if (k < num)
•
bmp.m_pImgDat[i*cols+j] = 0;
•
else bmp.m_pImgDat[i*cols+j] = 255;
•
•
}
授课：XXX 2021/3/9
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授课：XXX 2021/3/9
•{
•
int w1=0,w2=0;//像素数
•
int s1=0,s2=0;//灰度和
•
double m1=0,m2=0,d1=0,d2=0,m=0;//灰度
平均值和方差,灰度均值
•
double dw=0,db=0;
6
授课：XXX 2021/3/9
• void CBmpFile::GLHistoGraph(int* s)
刚才的发言，如 有不当之处请多指
正。谢谢大家！
12
1
图像二值化 判断分析法
授课：XXX 2021/3/9
图像检测-8二值图像处理49页PPT
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
图像检测-8二值图像处理
ห้องสมุดไป่ตู้
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
二值图像形态学算法课件
二值图像形态学算法
6
二值腐蚀运算
腐蚀（erosion）：BΘS 腐蚀运算也是用结构元S扫过整幅图像，针对二值图像上的每一 个像素点，如果结构元上每一个值为1的像素都覆盖着二值图像 上一个值为1的像素，则将二值图像上与结构元原点对应的像素 与输出图像对应点进行逻辑或运算。
二值图像形态学算法
7
腐蚀和膨胀的代数性质
二值图像形态学算法
28
细化方法
• 点对应第五位，左下方点对应第六位，正下方点对应第七位，右 下方点对应的第八位，按这样组成的8位数去查表即可。表格如 下所示：
二值图像形态学算法
29
细化方法
•
0,0,1,1,0,0,1,1,
1,1,0,1,1,1,0,1,
•
1,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,1,
•
0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,
•
0,0,1,1,0,0,1,1,
1,1,0,1,1,1,0,1,
•
1,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,1,
•
0,0,1,1,0,0,1,1,
1,1,0,1,1,1,0,1,
•
1,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,0,
• 例子：
10 0 01 1 00 0
N（4）=f(1)-f(1)f(2)f(3)+f(3)-f(3)f(4)f(5)+f(5)-f(5)f(6)f(7)+f(7)f(7)f(8)f(9) = 1-0-0-0-0-0-0-0=1
N（8）=1-f(1)-[(1-f(1))(1-f(2))(1-f(3))]+1-f(3)-[(1-f(3))(1f(4))(1-f(5))]+ 1-f(5)-[(1-f(5))(1-f(6))(1-f(7))]+1-f(7)-[(1-f(7))(1f(8))(1-f(9))]
第四章 二值图像表示
(a)
(b)
图 4.10 用间隔码来计算膨胀运算
(a) 原图。本例只考虑经膨胀运算后中间行(横条)间隔的变化。
(b) 中间行的结果只和本行、下一行和上一行的间隔有关。只是简单的左端坐标减一，右端坐
2
1111
4
3
1111
4
3
1111
4
2
1
0
0001233210
(c)
(d)
图 4.6 二值图向水平和垂直以及两个对角线方向上的投影，投影结果由图上下或左右
的两小窄条表示。分别对应垂直，左上角－右下角，右上角－左下角，水平。
由投影值可以获得有关此二值图的不少信息。例如：向任意方向投影结果的数值和即是 该图的面积，四个投影可以写作向量用于形状识别等。关于如何由投影求其他特征将在下章 讨论。
ห้องสมุดไป่ตู้
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
图 4.9 (a)(b)是两个二值图用间隔表示；(c)是将(a)和(b)的相应行和相应间隔重叠上去的结果
并用灰度来区分 (a),(b)以及重叠部分；(d)是(a)(b)之并；(e)是(a)(b)之交；(f)是(a)(b)之差。
4.4.2.5 数学形态学运算 由于数学形态学的基本运算可由腐蚀和膨胀构成(详见第 10 章)。而对应于腐蚀或膨胀结
标加一，并且叠加到它的上下行中。如图(b)所示
(c) 取上下间隔和本间隔膨胀后在本行的并即是膨胀的结果(图中的黑实线框)。其实运算只是
简单的端点比较运算。假定中间行是第 i 行，由图 4.10 看，如果三个间隔分别是
图片二值化
图片二值化
图片二值化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。
由于二值图像数据足够简单，许多视觉算法都依赖二值图像。
通过二值图像，能更好地分析物体的形状和轮廓。
二值图像也常常用作原始图像的掩模（又称遮罩、蒙版，Mask）：它就像一张部分镂空的纸，把我们不感兴趣的区域遮掉。
进行二值化有多种方式，其中最常用的就是采用阈值法进行二值化。
在计算机视觉里，一般用矩阵来表示图像。
也就是说，无论你的图片看上去多么好吃，对计算机来说都不过是个矩阵而已。
在这个矩阵里，每一个像素就是矩阵中的一个元素。
在三通道的彩色图像中，这个元素是由三个数字组成的元组。
而对于单通道的灰度图像来说，这个元素就是一个数字。
这个数字代表了图像在这个点的亮度，数字越大像素点也就越亮，在常见的八位单通道色彩空间中，0代表全黑，255代表全白。
阈值法是指选取一个数字，大于它就视为全白，小于它就视为全黑。
就像教室里的灯管开关，我们轻轻地推动它，如果突然间超过了某个阈值，灯就啪的一声亮了。
第6章 二值图像
E = ∫ ∫ r 2 f ( x, y )dx dy
式中， 是点 是点（ 式中，r是点（x , y）到直线的垂直距离。 ）到直线的垂直距离。
周长 6.3.2 周长
周长是围绕所有像素的外边界的长度。常用简便方法如下： 周长是围绕所有像素的外边界的长度。常用简便方法如下： 把图像中的像素看作单位面积小方块， (1) 把图像中的像素看作单位面积小方块，图像中的区 域和背景均由小方块组成。区域的周长为区域和背景缝隙的 域和背景均由小方块组成。 长度和，此时边界用隙码表示。求周长就是计算隙码的长度。 长度和，此时边界用隙码表示。求周长就是计算隙码的长度。 周长为24 周长为24
A
B
A
B
(a)
(b)
4.平移和反射 设A是一幅数字图像，b是一个点。 是一幅数字图像， 是一个点。 定义： 定义：A被b平移后的结果为A＋b＝{a＋b| a∈A}， A的反射是A中的每个点取反AV＝{a| -a∈A}。 的反射是A
y 5 4 3 2 1 0 1 2 (a) 3 4 x 3 2 1 0 b 1 2 (b) 3 4 x y 5 4 3 2 1 0 1 2 (c) 3 4 x (d) y y x 4 3 2 1 0 1 2 3 4
b a A (a) (b) B A
交集、 并集和补集 2. 交集、 并集和补集
A ∪B
A∩B
AC
A A B
B A
B
3.击中（Hit）与击不中（Miss） 击中（Hit）与击不中（Miss） 设两幅图像A和B， A∩B≠ A∩B≠φ ，称B击中A，记为B↑A，
A∩B=， 称B击不中A。 φ
平移
反射
目标和结构元素 5. 目标和结构元素 被处理的图像称为目标图像 。 被处理的图像称为 目标图像。 为了确定目标图像的结 目标图像 必须逐个考察与检验图像各部分之间的关系， 构，必须逐个考察与检验图像各部分之间的关系， 最后得 到一个各部分之间关系的集合。 到一个各部分之间关系的集合。 在考察目标图像各部分之间的关系时，需要设计一种 在考察目标图像各部分之间的关系时， 结构元素” 在图像中不断移动结构元素， “结构元素”。在图像中不断移动结构元素， 就可以考察 图像之间各部分的关系。 图像之间各部分的关系。
图像检测-8二值图像处理共49页PPT
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的 宪法， 甚至一 条永远 适用的 法律。 ——杰 斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
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4
授课：XXX 2021/3/9
• 灰度均值 • （C1像素数*C1均值+ C2像素数*C2均值）/(总像
素数)
5
• int i=0,j=0;
授课：XXX 2021/3/9
• bmpFile.Load4File("E:\\ZZLB.bmp");
•{
• for(int j=0;j<256;j++)
•{
•
s[j]=0;
•}
• int a;
• for(int i=0;i<m_Rows*m_Cols;i++)
•{
•
a=(int)m_pImgDat[i];
•
s[a]++;
•
•
•}
7
授课：XXX 2021/3/9
•
for(j=0;j<i;j++)
•
•
{
•
k = bmpFile.m_pImgDat[i*cols+j];
•
if (k < num)
•
bmp.m_pImgDat[i*cols+j] = 0;
•
else bmp.m_pImgDat[i*cols+j] = 255;
•
•
}
授课：XXX 2021/3/9
10
11
授课：XXX 2021/3/9
d1+=(m1-s[j])*(m1-s[j]);
•
•
}
•
d1=d1/w1;
•
for(j=i;j<256;j++)
•
{
•
d2+=(m2-s[j])*(m2-s[j]);
•
}
•
d2=d21+m2*w2)/(w1+w2);
•
•
dw=1.0*w1*d1+w2*d2;
•
db=1.0*w1*(m1-m)*(m1-m)+w2*(m2-m)*(m2-m);
{
•
s1+=j*s[j];
•
w1+=s[j];
•
•
}
•
for(j=i;j<256;j++)
•
{
•
s2+=j*s[j];
•
w2+=s[j];
•
}
8
•
if(w1) m1=1.0*s1/w1;
•
if(w2) m2=1.0*s2/w2;
授课：XXX 2021/3/9
•
for(j=0;j<i;j++)
•
{
•
•
9
授课：XXX 2021/3/9
•
if(db/dw>max)
•
{
•
max=db/dw;
•
num=i;
•
}
•
•
•
}
•
int k;
•
int cols=bmpFile.m_Cols;
•
int rows=bmpFile.m_Rows;
•
for (i = 0; i < rows; ++i)
•
{
•
for (j= 0; j < cols; ++j)
• CBmpFile bmp;
• bmp.CreateBmp(bmpFile.m_Cols,bmpFile.m_Row
s,bmpFile.m_PxlBytes);
• int s[256],num;
• bmpFile.GLHistoGraph(s);
• double max=0;
• for(i=1;i<256;i++)
•{
•
int w1=0,w2=0;//像素数
•
int s1=0,s2=0;//灰度和
•
double m1=0,m2=0,d1=0,d2=0,m=0;//灰度
平均值和方差,灰度均值
•
double dw=0,db=0;
6
授课：XXX 2021/3/9
• void CBmpFile::GLHistoGraph(int* s)
1
图像二值化 判断分析法
授课：XXX 2021/3/9
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授课：XXX 2021/3/9
• 用一个阈值T将图像分为两组C1，C2
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授课：XXX 2021/3/9
• 算法的关键是判断阈值 • 阈值是组间方差与组内方差之比最大对应的T • 组间方差为 • C1像素数*（C1灰度平均值-灰度均值）+C2像素
刚才的发言，如 有不当之处请多指
正。谢谢大家！
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