基于阈值的图像分割方法--论文
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。
基于阈值法的图像分割技术
基于阈值法的图像分割技术阴国富(1．西安电子科技大学陕西西安710071；2．渭南师范学院陕西渭南714000)在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。
图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。
本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。
1 阈值法图像分割1.1 阈值法的基本原理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，把图像象素点分为若干类。
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f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为：若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即为我们通常所说的图像二值化。
1.2 阈值法图像分割方法分类全局阈值法指利用全局信息对整幅图像求出最优分割阈值，可以是单阈值，也可以是多阈值；局部阈值法是把原始的整幅图像分为几个小的子图像，再对每个子图像应用全局阈值法分别求出最优分割阈值。
其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。
阈值分割法的结果很大程度上依赖于阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。
由于局部阈值法中仍要用到全局阈值法，因此本文主要对全局阈值法中基于点的阈值法和基于区域的阈值法分别进行了研究。
根据阈值法的原理可以将阈值选取技术分为3大类：(1)基于点的全局阈值方法基于点的全局阈值算法与其他几大类方法相比，算法时间复杂度较低，易于实现，适合应用于在线实时图像处理系统。
医学图像基于阈值的分割技术
福建电脑 Journal of Fujian Computer
Vol. 35 No.4 Apr. 2019
医学图像基于阈值的分割技术
范群贞 吴浩 林真
(福建农林大学金山学院 福州 350002)
摘 要 图像分割技术是图像识别的基础，分割效果的好坏直接影响到后续图像的进一步分析。医学图像分割一直是医学影 像分析领域的一个研究热点。本文首先阐述了图像分割技术的基础，其次介绍各种常见的阈值分割方法的原理，如灰度阈值 法，直方图阈值法，迭代阈值法，Otsu 阈值法，最后在 Matlab 平台实现对医学图像基于阈值的分割。 关键词 医学图像；图像分割；阈值；直方图；迭代；Otsu 中图法分类号 TP391 DOI:10.16707/ki.fjpc.2019.04.008
——————————————— 本文得到福建省教育厅科技项目（No.JA15640）资助。范群贞(通信作者)，女，1985年生，硕士，讲师，主要研究领域为智能信息处理与多媒体通 信，图形图像处理。309428110@。吴浩，男，1986年生，硕士，讲师，主要研究领域为通信技术，无线通信，数字通信等。E-mai1:270324602@。 林真，女，1985年生，硕士，讲师，主要研究领域为信息处理技术，自动控制等。E-mai1: 252005501@。
Medical Image Segmentation Based on Threshold
FAN Qunzhen, WU Hao, LIN Zhen
(JinShan College, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou , China,350000)
图像阈值分割方法的研究
目录摘要 (1)Abstract (2)前言 (3)第一章绪论 (4)1.1 图像阈值分割的背景及研究意义 (4)1.2 图像阈值分割国内外研究现状 (5)1.3论文研究的主要内容及各章结构安排 (5)第二章图像分割方法综述 (6)2.1图像分割技术的基本概念 (6)2.2.图像分割的基本分类 (6)2.2.1 边缘检测分割法 (7)2.2.2 阈值分割法 (8)2.2.3 区域分割法 (8)第三章图像阈值分割技术 (8)3.1 迭代法 (9)3.2 最大类间方差法 (11)3.3最小误差法 (13)3.4 最大熵法 (16)第四章图像分割算法的评价 (19)4.1 Dice系数 (19)4.2 Hausdorff距离 (20)4.3 Jaccard相似系数 (21)4.4 准确率、召回率 (21)4.5 分割效果分析 (21)第五章结论 (25)参考文献 (26)摘要图像分割是一个十分基础却十分重要的问题，它是数字图像处理和数字图像分析之间的关键桥梁，图像分割效果的好坏与后续一系列图像分析问题紧密相关。
所以，图像分割技术在整个数字图像处理中的地位十分重要。
本文首先对图像分割的有关理论做出简洁的介绍，重点探究图像阈值分割技术。
将对几种比较常见的阈值分割算法进行研究，主要是迭代法、最大类间方差法、最大熵法、最小误差法，并且对特定图像在MATLAB环境中进行了仿真测试。
本文采纳了一种图像分割评价标准，综合了Dice系数、Hausdorff距离、Jaccard相似系数、准确率、召回率等指标。
将手动分割的图像作为金标准，与算法分割的图像进行比较，在MATLAB 环境下给出算法图像与金标准图像的相似度，从而可以在评价各图像阈值分割算法上具有更强的说服力。
从最终的试验结果和参数分析可以看出，相比较其他三种算法分割方法，最大类间方差法不仅可以将图像中的背景和目标分割开来，而且对于图像细节的处理也比较好，并且在处理不同图像的图像时也具有良好的稳定性。
基于阈值的分割原理
基于阈值的分割原理基于阈值的分割原理是数字图像处理中常用的一种分割方法，其基本思想是将图像中的像素根据其灰度值与预设的阈值进行比较，将灰度值高于阈值的像素归为一类，低于阈值的像素归为另一类。
该方法简单易懂，计算量小，因此被广泛应用于图像处理领域。
一、阈值分割基本原理1.1 阈值阈值是指在进行二值化处理时所设定的一个灰度级别，用来区分图像中不同灰度级别的像素点。
通常情况下，我们将图像中所有灰度大于该阈值的点视为目标物体区域内部点，将灰度小于该阈值的点视为背景区域内部点。
1.2 阈值分割过程在进行阈值分割时，我们需要先确定一个合适的初始阈值。
通常情况下，我们可以选择图像中所有像素点灰度平均数作为初始阈值。
然后将所有灰度大于该初始阈值的点视为目标物体区域内部点，将小于该初始阈值的点视为背景区域内部点，并计算出两个区域内像素灰度值的平均数。
将两个平均数再求平均，得到新的阈值，重复上述过程直到新的阈值与上一次计算的阈值相等或者差异小于一个预设的容差范围。
1.3 阈值分割应用阈值分割可以应用于很多领域中，如图像增强、目标检测、字符识别等。
在图像增强中，我们可以通过调整阈值来实现图像亮度和对比度的调整；在目标检测中，我们可以通过设置不同的阈值来实现对不同大小、形状、颜色等特征的物体进行区分；在字符识别中，我们可以通过设置合适的阈值来实现对字符轮廓进行提取和识别。
二、基于全局阈值分割原理2.1 基本思想基于全局阈值分割原理是指在整幅图像中确定一个全局唯一的阈值进行分割。
该方法简单易行且计算量小，适用于灰度变化明显且背景比较简单的图像。
2.2 全局阈值分割方法（1）最大类间方差法：该方法是求使两类间方差最大化时所对应的灰度值作为阈值。
具体而言，我们可以先将图像中所有像素点按照灰度值从小到大排序，然后分别计算每个灰度值下的前景和背景像素点数量、均值和方差。
最后计算出每个灰度下两类之间的类间方差，并选取使类间方差最大的灰度值作为阈值。
基于Otsu阈值彩色图像分割方法研究
） ． ｌ ，＋． ６ ， Ｏ１３ ＝ ３ 尸 Ｏ ８ （ ００ ） ５ ｆ ．ｌ ， ＋ （ （０ １） 式中 √ （ （ ） ） ） ， ，各个颜色分量在 （ ） 素值 √ 为融 的像 ， ） 于边缘检测和基于图像纹理等 中基于阈值图像分割是直接利用图 合后相应位置的灰度图像的像 素值 这样融 合的理 由是 ： 其 ①人眼对亮 像的灰度特性 ． 因而计算方便简明 ， 实用性强。显然 ， 阈值分割 方法 的 度分量 的感觉 比对颜 色分 量 的感 觉敏感 ； ｉ） 含了 Ｒ、 Ｂ这个 ② ，包 Ｇ、 关键和难 点是 如何取得一个合 适的 阈值 ． 在实际应用 中 ． 阈值设定 易 颜色分量 的信息 受噪声和光亮度影响。阈值分割图像方法又有很多种 ． 比如 由直 方图 灰度分布选择 阈值 、 双峰法选择阈值 、 迭代法选取阈值 、 大津法选择 阈 ２ 最 大 类 间 方 差 法获 取 阈值 值、 由灰度拉伸选择 阈值等 。 最大类问方差法 ． 又称 大津法（ ｔｕ 由 日本学者大津在 １７ Ｏｓ） ９ ９年 般研究 的热点是灰度 图像的分割 ． 可是现实社会 中 ． 图像大 部 提 出的一种全局阈值选 取法 该方法是 阈值 自动选取方法 中简单有效 分是彩色 图像 ， 如何把彩 色图像 中感兴趣 的 内容获取 、 分割有着其 重 地经典算法。 要的意义 所 以本文提 出一种利用最大类问方差法 （ ｔ ） Ｏ Ｓ 获取 阈值 分 Ｕ 对图像记 为前景与 背景的分割 阈值 ． 景点数 占图像 比例 为 前 割彩色 图像的方法 背景点数占图像 比例 为 平 均灰 度 肛。图像的总 ， 。，平均灰度为 ； １ 彩 色 图 像 空 间 平均灰度为 ： 舭 ） 刊 ｍ 。 ＋ 。从最小灰度值到最大灰度值遍历 ， 当 使得值 ｍ６ ０ — 最大时 Ｔ即为分割的最佳阈值。 ： 对大津 彩色空间模型有 两种 ．～种模 型是彩色六棱 锥空间称为 Ｈ Ｌ Ｓ 模 法可作如下理解 ： 式实际上就是类 间方差值 ． 该 阈值 Ｔ分割 出的前景 型． 它是从人 的视 觉系统 出发的 ． 更加符合 人的视觉特性 对于颜色 的 和背景 两部分 构成 了整 幅图像 ， 前景取值 ， 而 概率 为 ｍ ， 背景取值 理解 。 一般 当图像上面有阴影或者光线变化 比较大时都选取 这种彩 色 概率为 总均值为 ， 根据 方差 的定义 即得该式 因方差是灰度分 空间对图像进行处理。另外一种是 Ｒ Ｂ 色模 型 ． Ｇ 颜 一般偏 向硬件 ， 绝 布均匀性 的一种度量 ， 差值越大， 明构成 图像 的两部 分差别越大 ， 方 说 大多数的监视器采用这类模型 当部分 目标错 分为背景或部分 背景错分为 目标 都会导致两部分差别 １１ Ｈ Ｉ 色 空 间 ． Ｓ颜 变小 ， 因此使类 问方差最大 的分割意味着错分概率最小 直接应用 大 ＨＩ Ｓ 颜色空 间是从人 的视觉感知角度建立 的 Ｈ为色度 ， 是描述 津法计 算量较 大 ， 因此一般采用 了等价 的公式 （ ｃ ， Ｊ — ｚ 纯色的属性 ： ｓ为饱和度， 出一种 纯色被 白光稀 释的程度 的度 ： 为 给 Ｉ 设 某一阈值 将 图像分 成前景和背景 。 Ｃ＝１ 和 ｃ ｆ １ 即 ｏ（ ～ １ｎ ～ ＝ 亮度， 是视觉对光刺激的亮度响应 。Ｈ Ｉ 间有 两个重要的特点 首 Ｓ空 Ｍ 。则最大类间方差的 阈 求取函数 为 ： ） 值 先， 亮度分量与色度 分量是分 开的， 分量与图像 的彩 色信 息 １ 无关 其 （ ∞ ２∞ — ＝ — ＝ 以￡ ＋ ∞ ≠ 次 ， Ｈ及 ｓ 是 分量 与人感受彩色 的方式紧密相连 。 这些特点使 得 Ｈ Ｉ Ｓ 型（ 空间非常适合基 于人的视觉 系统对彩色感知特 性而进行 处理分析 的 （ ［－４砷］ ７ １０ ） 图像算法 公 式 （１ 中 （ 、 表 不 Ｃ 、 Ｉ 生 的概 率 ； ４ － 不 Ｃ 、 ｌ 均 １） Ｄ Ｏ ｏｃ 产 ｃ ｐ ｚ表 ｏＣ 的 已知 ＨＳ Ｉ空间色点的 Ｈ，１ ｓ 分量 ． ， 也可 以将 其转换 到 Ｒ ＧＢ空间 值 ； ４ ｃ ｐ ｚ 可以通过下式进行计算 ： 若设 ｓ Ｉ ， 的值在 ［ １ 之间 ， 、 、 的值也 在［ １ 之 间 ， Ｏ ］ ， Ｒ ＧＢ ０］ ， 则从 Ｈ Ｉ Ｓ 到 ！ｉ ｐ （２ １） ＲＧ 分三段以利用对称性 的转换公 式如下 ： Ｂ， （ ） Ｈ在ｆ ２ ｏ １当 Ｏ ｌＯｌ 之间 ： 啦－ｏ） 曰 “１ Ｓ ＝ 一） （） １ ！ ￣ｔ （ （３ １）
计算机视觉技术中的图像分割方法
计算机视觉技术中的图像分割方法图像分割是计算机视觉领域中的重要任务，旨在将图像分成若干个具有相似特征的区域。
图像分割在许多应用领域中具有广泛的重要性，如医学影像分析、目标检测与跟踪、图像编辑和增强等。
为了实现精确、高效的图像分割，研究人员开发了多种图像分割方法。
本文将介绍计算机视觉技术中常用的图像分割方法。
一、基于阈值的图像分割方法基于阈值的图像分割是最简单和最常见的分割方法之一。
该方法根据像素值的差异将图像分为不同的区域。
首先，选择一个或多个阈值，然后根据像素值与阈值的大小关系，将像素分配到不同的区域。
这种方法适用于图像中具有明显不同像素值的区域，例如黑白图像中的目标物体和背景。
二、区域生长法区域生长法是一种基于像素相似性的图像分割方法。
该方法从一组种子像素开始，并逐渐将相似像素添加到同一区域中。
生长准则可以根据像素的灰度值、颜色、纹理等特征进行定义。
区域生长法对于邻近像素之间的连接性要求较高，因此适用于边界清晰的图像。
三、边缘检测法边缘检测法是一种常用的图像分割方法，其通过检测图像中的边缘来实现分割。
边缘可以通过计算像素值的梯度来识别。
常见的边缘检测算法有Sobel、Prewitt和Canny等。
这些算法可以检测图像中不同区域之间的边界，并将其作为分割的标志。
四、基于聚类分析的图像分割方法基于聚类分析的图像分割方法旨在将图像中的像素分成不同的聚类或群组。
聚类分析是一种将具有相似特征的对象归类到同一组的技术。
在图像分割中，聚类分析可以根据像素之间的相似度将其归类到不同的区域。
常用的聚类分析算法有K均值聚类和谱聚类等。
五、基于深度学习的图像分割方法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割方法受到了广泛关注。
深度学习模型可以通过学习大量标注数据来自动学习图像特征和分割标签之间的映射关系。
常用的基于深度学习的图像分割模型有U-Net、Mask R-CNN和DeepLab等。
这些模型不仅具有较高的分割准确性，还可以适应各种复杂场景。
动态阈值论文
论文关键词: 图像分割边缘检测模糊理论遗传算法 Matlab论文摘要：分割的目的是将图像划分为不同区域。
图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。
第一类性质的已用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。
第二类的主要应用途径是依据事先制订的准则将图像分割为相似的区域。
门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。
遗传算法具有简单、鲁棒性好和本质并行的突出优点。
其在应用领域取得的巨大成功，引起了广大学者的关注。
在图像分割领域，遗传算法常用来帮助确定分割阈值。
本文介绍讨论了几种目前广泛应用的图像边缘检测、图像阈值分割的各种算法，并给出了对比分析;对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述;给出了标准遗传算法的原理、过程、实验结果及分析. 实验结果表明，本文提出的遗传分割算法优于传统分割算法。
第一章绪论 1.1 图像分割综述图像分割就是指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。
这里所说的特性可以是灰度、颜色、纹理等，而目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
图像分割是数字图像处理中的一项关键技术，它使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。
而且，在数字图像处理工程中，一方面，图像分割是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，图像分割是自动目标识别的关键步骤，图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的。
只有通过细致精细的图像分割，才能使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此，图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置。
1.2 图像分割的研究意义与发展现状作为计算机视觉和图像处理中的难点和热点之一，图像分割的研究受到了研究工作者的高度重视，对图像分割进行了深入、广泛的研究。
基于阈值的图像分割方法
３计算 两组平 均灰 度值 ｌ ． 和 ２ ；
４重新选 择 阈值 Ｔ， 的 Ｔ的定义 为 ：＝Ｉ＋ｒ／ ； ． 新 Ｔ （ ｔ） ｘ ｙ２
循 环做 第 二步 到第 四步 ．一 直到两 组 的平 均 灰度 范 围为 ［ｌｚ ］设 Ｔ为 阈值 。 ｚ ｚ， 。 ２ 是 １和 ｚ 任 一 值 。 ２在 可 值 。 和 不再 生 改变 ，那 么 我们 就 获得 了所 需要 以得 到一 幅二值 图像 。 数学 表达式 为 ： 其 的阈值 。 ３２算 法描述 ．
福
建 电
脑
２１ 年第 ８ ０１ 期
基 于阈值 的图像分割方法
张 建 光 ．李 永 霞 ｚ
（１ 水 学院数 学与计 算机 系 河北 衡 水 ． 衡 ０ ３ ０ ２衡水 学院教 育 系 河北 衡 水 ５００ ． ０３０ ５００
【 要】 摘 ：通过分析 图像阈值分割方法的基本原理 。得 出直方 图闽值分割方法以及迭代阈值 图像分
３１理 论 基 础 ．
度 级直 方 图呈 明显 的双峰 值 。如图 ：
ｆ ，ｙ （ １ ｘ
迭代 的方法 产生 阈值 ．可 以通过 程 序 自动计 算 出 比较 合适 的分割 阈值 。其计 算方法 是这样 的 ： １ ． 阈值 Ｔ 通 常可 以选 择 图像 的平 均灰度 值 来 选择 ． 作为 初始值 ：
’
以上是 比较理 想 的情 况 ．实际 中很 难 找到 这 样 的
图像 。一幅通常有多个物体和背景所组成 ， 假如 ， 其灰 度级 直方 图能呈 现 出多个 明显 的 峰值 。则仍 可 以选 峰 ） ｂ 直 图３ ） 原始图 （ 速代 值 效果 Ｃ ａ 像 ｂ ） 闻 分割 图 值间峰谷处的灰度值作为阈值 ，此时有多个 阈值将 图 图２ａ 原始图像（） 方岛门限选择效果图 【 像 进行 分割 ． 这样 就 是 多峰值 阈值选择 。 比如 有 ３ 峰 个 １ ． 原 图得数据 区指 针 以及 图像 的高 和宽 ； 取得 值 ．可以去两个峰谷处的灰度值 Ｔ ，２ １１ 作为阈值 。同 ＇ ２进 行直方 图统计 ： ． 样 ． 以将 阈值化后 的图像变成二值图像 ， 可 其数学表达 ３ ． 设定初始 阈值 Ｔ １７ ＿２ ： ４分别 计 算 图像 中小 于 Ｔ和 大 于 Ｔ下转 第 ９ ． （ ９页 ） 式为： ｇ （
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 毕业论文
图像分割毕业论文图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究课题，旨在将图像中的不同物体或者区域分割出来，从而对图像进行进一步的分析和理解。
图像分割在许多应用中都起着关键的作用，比如目标检测、图像编辑、医学影像分析等。
本文将从图像分割的定义、方法和应用等方面进行探讨。
首先，图像分割的定义是将一幅图像分割成具有语义或者几何意义的子区域。
这意味着图像分割不仅仅是简单的像素分类，而是要根据图像中物体的特征和上下文信息将其分割开来。
图像分割可以分为基于阈值的分割和基于区域的分割两种方法。
基于阈值的分割是通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
而基于区域的分割则是将相邻的像素组合成具有相似特征的区域。
其次，图像分割的方法有很多种，其中比较常用的有基于边缘的分割、基于区域的分割和基于深度学习的分割。
基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的算法有Canny边缘检测算法和Sobel算子等。
基于区域的分割方法则是将图像分成具有相似特征的区域，常用的算法有基于区域生长的算法和基于分水岭的算法等。
最近几年，基于深度学习的分割方法取得了很大的突破，通过训练深度神经网络来实现图像分割，这种方法在一些大规模数据集上取得了很好的效果。
图像分割在许多领域都有广泛的应用。
在目标检测中，图像分割可以帮助将图像中的目标从背景中分割出来，从而更准确地进行目标识别和定位。
在图像编辑中，图像分割可以将图像中的不同物体分割出来，实现对不同物体的独立处理。
在医学影像分析中，图像分割可以帮助医生更好地分析和诊断疾病，比如肿瘤的分割和定位等。
此外，图像分割还在无人驾驶、视频监控等领域有着重要的应用。
然而，图像分割仍然面临一些挑战和困难。
首先，图像中的物体形状和大小各异，这使得分割算法需要具有一定的鲁棒性和适应性。
其次，图像中的噪声和纹理等因素会对分割结果产生影响，因此算法需要具备一定的抗噪性。
另外，图像分割的计算复杂度较高，特别是在大规模数据集上的应用，需要考虑算法的效率和实时性。
图像分割毕业论文
第一章绪论1.1课题的研究背景及意义随着信息技术的开展和不断深入，人们越来越多的利用计算机来帮助人类获取与处理各种信息。
据统计，在人类从外界获得的信息中有75%左右是来自视觉或者说图像信息，它是人类最有效的信息获取和交流方式，图像也因为其所含的信息量大、表现直观而在近年得到的广为宣传和应用的多媒体中占据了重要的地位。
图像分割是一种根本的计算机视觉技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，是进行图像分析的第一步工作，也是解决起来比较困难的一个问题。
对于那些基于图像分割结果的接下来的任务，如特征提取、目标识别等的质量的好坏都取决于是否有一个质量比较好的图像分割结果，有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息，从而使得更高层的图像理解成为可能[1]。
1.1.1图像分割在数字图像处理中的地位为了弄清图像分割在数字图像处理中所处的地位，我们引入并使用“图像工程〞这个概念。
图像技术在广义上是各种与图像有关技术的总称。
图像技术种类很多，跨度很大，但可以将它们归在一个整体框架一一“图像工程〞之下。
图像工程是一个对整个图像领域进行研究应用的新科学，它的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个有特点的层次〔如图1-1所示〕：图像处理、图像分析和图像理解[2]。
图1-1图像分割在图像工程中的位置图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。
图像分析那么主要是对图像中感兴趣的目标进行监测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像理解的重点是在图像分析的根底上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始成像客观场景的解释，从而指导和规划行动。
图像处理、图像分析和图像理解具有不同的操作对象，参考图1-1图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理。
图像分析那么进入了中层，它侧重于对像素集合到目标的表达测量描述。
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。
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。
基于阈值分割法
基于阈值分割法的原理和应用1. 概述阈值分割法是数字图像处理中常用的一种分割技术。
它基于像素灰度值与预设的阈值之间进行比较，将像素分为两个或多个不同的区域，从而实现图像的分割。
阈值分割法广泛应用于图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。
2. 阈值分割的原理阈值分割的基本思想是根据像素灰度值的特征，将图像分为背景和前景两个不同的区域。
其具体原理如下：1.预处理：首先将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理步骤。
2.确定阈值：选择一个合适的阈值用于将图像分割成两个区域。
常见的阈值选择方法有固定阈值法、自适应阈值法等。
3.分割图像：根据所选阈值将图像中的像素分为两个区域，通常是背景和前景。
4.后处理：可能需要进行降噪、边缘检测等后续处理步骤，以得到更好的分割效果。
3. 常见的阈值分割方法3.1 固定阈值法固定阈值法是最简单直观的阈值分割方法。
其原理是通过预设一个固定的阈值，将图像中的像素根据灰度值与阈值的大小关系分为两个区域。
具体步骤如下：1.将彩色图像转换为灰度图像。
2.选取一个合适的阈值，通常是根据经验或直方图分析确定。
3.遍历图像中的每个像素，将像素灰度值与阈值进行比较。
4.根据比较结果将像素分为背景和前景两个区域。
5.根据应用需求进行后续处理。
3.2 自适应阈值法固定阈值法存在一个问题，无法适应图像中灰度值不均匀的情况。
自适应阈值法通过根据局部像素灰度值的分布自动调整阈值，解决了这个问题。
具体步骤如下：1.将彩色图像转换为灰度图像。
2.根据图像特点选择合适的自适应阈值计算方法，常见的方法有局部平均法、局部中值法等。
3.定义一个合适的窗口大小，在图像上滑动窗口，计算每个窗口内的局部阈值。
4.遍历图像中的每个像素，将像素灰度值与对应的局部阈值进行比较。
5.根据比较结果将像素分为背景和前景两个区域。
6.根据应用需求进行后续处理。
4. 阈值分割的应用场景4.1 图像二值化图像二值化是阈值分割的一种常见应用，它将图像分割为两个阶段，即黑白两色，用于提取图像中的目标信息。
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。
如何实现计算机视觉技术中的图像分割
如何实现计算机视觉技术中的图像分割计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的技术领域，而图像分割则是计算机视觉中的一个重要技术任务。
图像分割是指将一幅图像分割成若干个具有独立语义的区域的过程。
它在许多应用领域都有广泛的应用，例如医学影像分析、自动驾驶、图像编辑等。
本文将介绍如何实现计算机视觉技术中的图像分割，并介绍一些常用的图像分割方法。
一、图像分割方法1. 基于阈值的图像分割方法基于阈值的图像分割方法是最简单的一种方法，它根据像素的灰度值与阈值的关系来对图像进行分割。
通过选择合适的阈值，可以将图像中的目标物体与背景分离开来。
这种方法适用于目标物体与背景的灰度特征明显不同的情况。
2. 基于边缘的图像分割方法基于边缘的图像分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化显著的区域，通常可以通过一阶或二阶导数来检测。
这种方法适用于目标物体与背景的边缘特征明显不同的情况。
3. 基于区域的图像分割方法基于区域的图像分割方法是将图像分割成若干个具有独立语义和颜色特征的区域。
这种方法通常需要先计算图像中每个像素与其周围像素的相似度，然后将相似度高的像素聚集在一起形成一个区域。
这种方法适用于目标物体与背景的颜色、纹理等特征明显不同的情况。
二、图像分割的实现过程1. 图像预处理在进行图像分割之前，需要对图像进行预处理，以便提高图像分割的准确性。
预处理包括图像去噪、图像增强和图像归一化等步骤。
去噪可以通过滤波器来实现，增强可以通过直方图均衡化和对比度增强等方法来实现，归一化可以将图像的像素值映射到固定的范围内。
2. 特征提取在图像分割过程中，需要对图像进行特征提取，以便区分目标物体与背景。
特征可以是灰度值、颜色、纹理、形状等。
选择合适的特征对于图像分割的准确性非常重要。
3. 分割算法根据任务的需求和图像的特点，选择合适的图像分割算法。
可以使用基于阈值的方法、基于边缘的方法或基于区域的方法等。
不同的算法有不同的计算复杂度和准确性，需要根据实际情况进行选择。
Otsu图像阈值分割方法的应用研究毕业设计论文
西安邮电大学毕业设计（论文）题目： Otsu 图像阈值分割方法的应用研究毕业设计（论文）诚信声明书本人声明：本人所提交的毕业论文《 Otsu图像阈值方法的应用研究》是本人在指导教师指导下独立研究、写作的成果，论文中所引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注；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注明并表示感谢。
本人完全清楚本声明的法律后果，申请学位论文和资料若有不实之处，本人愿承担相应的法律责任。
论文作者签名：时间：年月日指导教师签名：时间：年月日西安邮电学院毕业设计(论文)任务书学生姓名指导教师职称副教授院系自动化学院专业自动化题目Otsu图像阈值分割方法的应用研究任务与要求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。
Otsu方法一直被认为是阈值自动选取方法中的最优方法,该方法计算简单，在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响，在一些实时图像处理系统中得到广泛应用。
主要研究一种改进的一维单阈值Otsu方法，研究多维Otsu方法，重点在二维Otsu方法。
本课题应完成的工作：学习图像阈值分割技术的常用方法，学习一维、二维Otsu方法的基本原理。
将一维Otsu方法推广到二维的层面，应用一种新的二维Otsu方法，并编写MATLAB仿真程序，进行相关实验验证这一方法的有效性。
预期目标：总结比较现有的Otsu方法，将改进的一维单阈值Otsu方法推广到二维。
将改进方法进行实验分析，与传统算法相比较，提高分割效率。
成果形式：正确的二维Otsu方法在图像分割中的应用，MATLAB程序文件，实现对实际图像的高效分割。
开始日期2012.1.10 完成日期2012.6.17院系主任(签字) 2012 年 6 月10 日西安邮电学院毕业设计(论文) 工作计划学生姓名指导教师职称副教授系别自动化学院专业自动化题目 Otsu图像阈值分割方法的应用研究_______________________________________________________工作进程起止时间工作内容12月10日至3月20日学习图像阈值分割原理，学习一维、二维Otsu方法的基本原理,撰写开题报告；3月21日至4月15日将一维Otsu方法推广到二维的层面，应用一种新的二维Otsu方法进行图像阈值分割；4月16日至5月5日将新方法与现有的方法进行比较，证明新方法的不同效果；5月6日至5月25日针对经典图像，基于MATLAB编写相应程序实现图像分割，验证新方法的分割效果和效率；5月26日至6月5日理论总结，撰写论文；6月5日至6月25日做ppt，准备答辩。
基于阈值的图像分割算法研究综述
第41卷第6期2023年12月沈阳师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l.41N o.6D e c.2023文章编号:16735862(2023)06052604基于阈值的图像分割算法研究综述:原理㊁分类及典型算法杨林蛟(沈阳师范大学化学化工学院,沈阳110034)摘要:随着计算机技术的飞速发展,图像处理技术在各个领域都得到了广泛应用,如产品质量检测㊁医学图像处理㊁军事目标的定位与跟踪等㊂作为图像处理技术和计算机视觉技术的研究基础,图像分割技术目前已出现了大量不同类型的算法,并在各个领域的应用中发挥着重要的作用㊂其中,基于阈值的图像分割算法因具有简单有效㊁计算量小㊁性能稳定等优点而受到了人们的普遍青睐㊂首先,对图像分割技术按照不同的划分方式进行了简单的分类;其次,对阈值分割算法的基本原理㊁分类及最典型的O t s u算法的基本思想进行了详尽的介绍;最后,对阈值分割算法目前存在的问题进行了阐述,并对算法未来的发展趋势进行了展望㊂研究工作可为图像处理技术的进一步发展提供理论借鉴㊂关键词:图像处理;阈值分割;阈值选取;算法中图分类号:T P391文献标志码:Ad o i:10.3969/j.i s s n.16735862.2023.06.007A r e v i e w o ft h r e s h o l d-b a s e di m a g es e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m s:P r i n c i p l e s,c l a s s i f i c a t i o na n d t y p i c a l a l g o r i t h m sY A N GL i n j i a o(C o l l e g e o fC h e m i s t r y a n dC h e m i c a l E n g i n e e r i n g,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y,S h e n y a n g110034,C h i n a)A b s t r a c t:W i t h t h e r a p i dd e v e l o p m e n t o f c o m p u t e r t e c h n o l o g y,i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y h a sb e e n w i d e l y u s e di nv a r i o u s f i e l d s,s uc ha s p r od u c t q u a l i t y de t e c t i o n,m e d i c a l i m a g e p r o c e s s i n g,m i l i t a r y t a r g e t p o s i t i o n i n g a n d t r a c k i n g.A s t h e b a s i s o f i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y a n d c o m p u t e rv i s i o nt e c h n o l o g y,al a r g e n u m b e r o f d i f f e r e n tt y p e s o fa l g o r i t h m s h a s e m e r g e d,a n d t h e s ea l g o r i t h m s p l a y a ni m p o r t a n t r o l e i nv a r i o u s f i e l d so fa p p l i c a t i o n.A m o n g t h e m,t h r e s h o l db a s e di m a g e s e g m e n t a t i o na l g o r i t h m h a sb e e n w e l c o m e db e c a u s eo f i t sa d v a n t a g e so fs i m p l e,e f f e c t i v e,l i t t l e c o m p u t a t i o na n ds t a b l e p e r f o r m a n c e.F i r s t l y,t h e i m a g es e g m e n t a t i o nt e c h n o l o g y i ss i m p l yc l a s s i f i e da c c o rd i n g t o t he d if f e r e n t p a r t i t i o n i ng w a y s.S e c o n d l y,th eb a si c p r i n c i p l e,c l a s s i f i c a t i o n,a n d t h eb a s i ci d e ao ft h e m o s tt y p ic a lO t s ua l g o r i t h m o ft h r e s h o l ds e g m e n t a t i o na l g o r i t h m a r ei n t r o d u c e di n d e t a i l.A tl a s t,t h ee x i s t i n g p r o b l e m s o ft h r e s h o l d s e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m a r ed e s c r i b e d,a n dt h ef u t u r ed e v e l o p m e n tt r e n d o ft h i sa l g o r i t h m a r ef o r e c a s t e d.T h i s w o r kc a np r o v i d e t h e o r e t i c a l r e f e r e n c e f o r t h e f u r t h e r d e v e l o p m e n t o f i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y.K e y w o r d s:i m a g e p r o c e s s i n g;t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o n;t h r e s h o l d s e l e c t i o n;a l g o r i t h m 图像处理技术一般是指利用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术,又可称为影像处理㊂收稿日期:20230929基金项目:辽宁省教育厅科学研究经费项目(L J C202004,L J C202005)㊂作者简介:杨林蛟(1976 ),男,青海西宁人,沈阳师范大学高级实验师,硕士㊂图像处理技术主要包括图像的数字化㊁图像的增强和复原㊁图像的分割和识别㊁图像的数据编码等㊂其中,图像分割在计算机视觉中起着至关重要的作用,是图像处理技术的基础㊂图像分割的目的是使图像得到简化或改变图像的表示形式,图像经过分割后会形成一些特定的㊁具有独特性质的区域,这里的独特性质一般指像素的灰度㊁颜色和纹理等㊂其过程就好比把图像中的每一个像素打上一个特定的标签,使得具有相同标签的像素具有相同的视觉特性,从而用来定位图像的物体和边界㊂图像分割技术一直是计算机视觉研究的热点之一,历经数十年的发展,大量的分割算法被人们相继提出并得到广泛应用[1]㊂其中,基于阈值的图像分割算法因具有实时㊁有效㊁自动㊁应用广泛等优点而受到人们的广泛关注㊂本文首先对现有的图像分割技术进行了简单的划分,接着对基于阈值的分割算法的原理㊁分类及最典型的O t s u 算法进行了系统的介绍,以期为图像处理技术的进一步发展提供理论借鉴㊂1 图像分割技术的分类目前,人们对图像分割技术进行了大量的研究,并取得了卓有成效的研究成果,开发出了很多算法㊂如图1所示,如果按照图像类型划分,图像分割技术可分为灰度图像分割和彩色图像分割,灰度图像分图1 图像分割技术的7种不同划分方式F i g .1 S e v e nd i f f e r e n tw a y s o f i m a g es e g m e n t a t i o n t e c h n o l o g y割主要用于处理非自然图像,彩色图像分割则主要用于处理自然图像;按照是否存在用户交互,可将图像分割技术分为监督式分割和非监督式分割,监督式分割主要用于对图像和视频进行编辑,非监督式分割则主要用于处理图像背景较为单一的文本图像㊁工业图像等;按照表示方式的不同,图像分割技术又可分为基于像素级的分割和超像素级的分割,目前大多数的分割算法属于基于像素级的分割技术,其通常具有较高的处理精度;按照图像的另一种表示方式,图像分割技术则分为单一尺度的分割和多尺度分割,单一尺度的分割是在原始尺度空间上构建相关的分割模型,而多尺度分割则可充分挖掘图像的基本信息;从属性来划分,图像分割技术可分为单一属性的分割和多属性分割,前者只对灰度㊁颜色㊁纹理等特征中的一种属性进行分割,后者则能综合运用图像的多种属性;从操作空间来划分,图像分割技术可分为利用图像特征信息的分割和利用空间位置信息的分割,其中前者主要包括阈值分割算法和聚类算法等,后者主要包括水平集分割算法㊁活动轮廓算法等;从驱动方式划分,图像分割技术可分为基于边缘的分割和基于区域的分割㊂2 阈值分割算法阈值分割算法主要利用图像的特征信息对图像进行分割,目前已有上百种算法被陆续提出㊂其主要思想是不同的目标具有不同的诸如颜色㊁灰度㊁轮廓等特征,根据特征间的细小差别,通过选取特定的阈值将目标物与背景划分开来,进而实现快速的图像分割㊂2.1 阈值分割算法的基本原理阈值法的基本原理是先确定一个阈值[2],然后将所有像素按照其特征值与阈值的大小关系划分为2个类别㊂当特征值大于阈值时,该像素被归为目标类;反之,被归为背景类㊂通过选择合适的阈值,可以实现对图像目标与背景的有效分离㊂设原始图像为f (x ,y ),在f (x ,y )中找出特征值T ,将原始图像分割为2个部分,得到分割后的图像为g (x ,y )=b 0,f (x ,y )<t b 1,f (x ,y )ȡ{t725 第6期 杨林蛟:基于阈值的图像分割算法研究综述:原理㊁分类及典型算法若取b 0=0(黑),b 1=1(白),即为图像的二值化㊂2.2 阈值分割算法的分类根据利用信息种类的不同,可将阈值分割算法分为以下几类:1)基于直方图形状的方法㊂该类方法主要根据直方图的形状属性来划分像素,其又可分为 凸壳 法㊁ 峰谷 法和形状建模法3类㊂1997年,C a r l o t t o [3]对图像的概率密度进行了多尺度分析,并以此估计最佳阈值;1998年,C a i 和L i u [4]利用P r o n y 谱分析法得到了图像多重指数信号能量谱的近似值;之后,G u o 和P a n d i t [5]提出了一个全极模型㊂2)基于熵的方法㊂该类方法利用灰度分布的熵信息来划分像素㊂J o h a n n s e n 和B i l l e [6]最早对熵算法进行了研究㊂之后,很多学者对这一算法进行了改进,如P a l [7]在交叉熵的基础上建立了一种对前景和背景后验概率密度的模型;S u n [8]依靠 模糊事件熵 的最大化,采用了Z a d e h 的S 隶属度函数㊂3)基于聚类的阈值分割方法㊂该类方法又可分为迭代法㊁聚类法㊁最小误差法和模糊聚类4类,其主要通过对灰度数据进行聚类分析来获取阈值㊂其中,聚类法是通过将前景和背景的加权方差最小化来获得最佳阈值,是阈值分割算法中较为经典的算法之一㊂L i u 和L i [9]将聚类法扩展到了二维,景晓军等[10]将聚类法扩展到了三维㊂4)基于对象属性的方法㊂该类方法通过度量原始图像与二值图像间的诸如灰度片段㊁形状紧密性㊁纹理等的属性特性来选取阈值㊂基于对象属性的方法可分为片段保存法㊁边缘匹配法㊁模糊相似法㊁拓扑固定态法㊁最大信息法和模糊紧密性增强法6类㊂5)基于空间的方法㊂该类方法又可分为同现方法㊁高次熵法㊁基于随机集合的方法和二维模糊划分法4类,其选取阈值的方式是度量灰度分布和邻域内像素的相关性㊂C h a n g 等[11]在确保源图像与二值图像的同现概率以最低程度发散的条件下建立了阈值;B r i n k [12]认为空间熵可由二元熵在所有可能间隔的总和来计算㊂6)局部自适应方法㊂局部自适应方法可以克服其他阈值算法的许多缺陷,受到了人们的普遍关注,其主要的2种形式分别为邻域法和分块法㊂邻域法一般会受到邻域范围的制约,因而对文字等狭长目标比较敏感,但对平坦的大块前景或背景容易造成误分;分块法的适用范围会更广,但分块之间结果的不连续是该方法的缺陷之一㊂2.3 典型阈值分割算法介绍O t s u 阈值分割算法,也可称为最大类间方差算法,是最常用的一类阈值分割算法,也是阈值分割领域各类文献中被引用数量最多的算法之一㊂该算法选取使得类间方差最大的灰度值作为划分背景和前景的最佳阈值,其基本思想如下:在一幅灰度图像中,假设其灰度级为L ,用n i 表示灰度级为i 的像素个数,N 表示总像素的个数,则N =n 0+n 1+ +n L -1㊂用p i 表示灰度图像中灰度值i 的像素点出现的概率,则有p i =n i N ㊂设有阈值t 将图像分为前景和背景2个部分,分别用C 0={0,1, ,t }和C 1={t +1,t +2, ,L -1}表示㊂设ω0为C 0出现的概率,ω1为C 1出现的概率,则有ω0=ðt i =0p i ,ω1=ðL -1i =t +1p i ,且ω0+ω1=1㊂则C 0和C 1的平均灰度μ0和μ1为μ0=ðt i =0i ㊃p i ω0=μ(t )ω0,μ1=ðL -1i =t +1i ㊃p i ω1=μ-μ(t )1-ω0用σ2B 表示类间方差,其表达式为σ2B =ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-m )2=ω0㊃ω1(μ0-μ1)2最佳分割阈值t *即为使得类间方差σ2B 最大的阈值t :t *=a r g m a x t ɪ{0,1, L -1}σ2B 上述O t s u 算法又称一维O t s u 算法,它在不对概率密度函数做出假设的情况下,以均值和方差的概率密度为基础对图像的分割状态进行描述,可以在很大程度上提高算法的运算速度㊂后来,人们又发展了二维O t s u 阈值分割方法,它是在原来一维算法灰度值的基础上加入了像素邻域平均灰度作为第825沈阳师范大学学报(自然科学版) 第41卷二维,因而提高了一维算法的抗噪声能力㊂O t s u 阈值分割算法的分割效果如图2所示㊂(a )原始图像(b )O t u s 法阈值选择图2 O t s u 阈值分割算法的分割效果F i g .2 S e g m e n t a t i o ne f f e c t o f O t s u t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o na l g o r i t h m 2.4 阈值分割算法目前存在的问题虽然阈值分割算法在国内外研究者们数十年的努力下已经取得了长足的进步,但目前仍然存在着如不均匀光照㊁噪声干扰㊁文本图像 劣化 等问题亟待解决㊂其中,不均匀光照会使直方图中的目标波峰与背景波峰混杂在一起,从而降低直方图阈值法的效果;噪声对图像处理的整个过程都有影响,去噪已成为图像分割领域的一个研究重点;长时间保存的纸质文档会出现背面字迹浸透㊁字迹污染等现象,从而造成分割时产生大量的误分㊂3 结论与展望图像分割是计算机视觉的基础技术,分割效果将直接影响如目标定位㊁目标识别㊁目标跟踪㊁场景分析等的后续处理㊂在众多的图像分割算法中,阈值分割算法一直以其实时㊁高效等特点受到人们的普遍关注㊂但从目前来看,阈值分割算法仍面临着许多难以解决的困难,可行的解决方法是从更高的图像语义出发,对图像内容进行抽象分析,然后指导低层次的图像分割,重复这样的操作若干次,可以逐步提高分割的精度㊂目前,对该种分割方式的研究仍处于探索阶段㊂参考文献:[1]S E Z G I N M ,S A N K U RB .S u r v e y o v e r i m a g e t h r e s h o l d i n g t e c h n i qu e s a n d q u a n t i t a t i v e p e r f o r m a n c e e v a l u a t i o n [J ].J E l e c t r o n I m a g i n g ,2004,13(1):146168.[2]阴国富.基于阈值法的图像分割技术[J ].现代电子技术,2007(23):107108.[3]C A R L O T T O M J .H i s t o g r a m a n a l y s i su s i n g as c a l e -s p a c ea p p r o a c h [J ].I E E E T r a n sP a t t e r n A n a l M a c hI n t e l l ,1997,9(1):121129.[4]C A I J ,L I UZQ.An e wt h r e s h o l d i n g a l g o r i t h m b a s e do na l l -p o l em o d e l [C ]ʊP r o c e e d i n g so f t h e14t hI n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o nP a t t e r nR e c o g n i t i o n .B r i b a n e :I E E E ,1998:3436.[5]G U O R ,P A N D I TS M.A u t o m a t i c t h r e s h o l ds e l e c t i o nb a s e do nh i s t o gr a m m o d e sa n dad i s c r i m i n a n t c r i t e r i o n [J ].M a c hV i s i o nA p p l ,1998,10:331338.[6]J OHA N N S E N G ,B I L L EJ .At h r e s h o l ds e l e c t i o n m e t h o du s i n g i n f o r m a t i o n m e a s u r e s [C ]ʊP r o c e e d i n gso f t h e6t h I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o nP a t t e r nR e c o g n .M u n i c h :G e r m a n y ,1982:140143.[7]P A L N R.O nm i n i m u mc r o s s -e n t r o p y t h r e s h o l d i n g [J ].P a t t e r nR e c o g n ,1996,29(4):575580.[8]S U NCY.An o v e lf u z z y e n t r o p y a p p r o a c h t o i m ag e e nh a n c e m e n t a n d t h r e s h o l di n g [J ].S i gn a l P r o c e s s ,1999,75:277301.[9]L I UJZ ,L I W Q.T h ea u t o m a t i ct h r e s h o l d i n g o f g r a y -l e v e l p i c t u r e sv i at w o -d i m a n s 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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。
图像分割是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理。
没有正确的分割就不可能有正确的识别。
但是，进行分割仅有的依据是图像中像素的亮度及颜色，由计算机自动处理分割时，将会遇到各种困难。
例如，光照不均匀、噪声的影响、图像中存在不清晰的部分，以及阴影等，常常发生分割错误。
因此图像分割是需要进一步研究的技术。
人们希望引入一些人为的知识导向和人工智能的方法，用于纠正某些分割中的错误，是很有前途的方法。
图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。
图像分割的方法也是不胜枚举。
其中阈值法就是一种传统而又简单实用的图像分割方法，也是最基础和最广泛的分割方法。
这些方法都广泛应用于各个领域，比如，红外技术应用，医药技术应用，农业工程技术应用，工业产业等行业。
1：基于点的全局阈值选取方法1.1最大类间交叉熵法在取阈值分割中，一般要求月至的选取要使分割的目标与背景尽可能的差异，假设图像有目标1和背景2两类像素，可以用交叉熵来度量目标和背景间的差异，将这种类间差异性用原始图像p 中的个像素点S 判决到目标和背景两类区域的两个后验概率p(1/s),p(2/s)之间的交叉熵的平均值表示，通过最大化将像素点判决到不同的区域的后验概率来求最优的阈值。
在这里，我们设X 是一幅具有L 级灰度级的图像，其中第i 级像素为i N 个，其中i 的值在0~L-1之间，图像的总像素点个数为：第i 级出现的概率为：图像的总平均灰度级为：0C 类像素所占面积的比例为：1C 类像素所占面积的比例为：01-=ωω10C 类像素的平均灰度为：000=ωμμ/)()(k k 1C 类像素的平均灰度为： 111=ωμμ/)()(k k其中，∑-==10L i i iP μN N P i i =∑-==10L i i N N ∑-=0=10k i i P ω∑-=0=10)(k i i iP k μ则类间方差公式为：22)()()(01002-+-=μμωμμωδk1.2迭代法迭代法求阈值的原理： 基于逼近的思想，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。
2：基于区域的全局阈值选取方法2.1简单统计法简单统计法是一种基于简单的图像统计的基础阈值选取方法。
阈值通过简单统计法可以直接计算得到，从而避免了去分析灰度直方图。
该方法的计算公式为()()()∑∑∑∑=x y x yy x e y x f y x e T ,,, (8)其中， (){}y x e e y x e ,max ,=()()y x f y x f e x ,1,1+--=∑-=01-==1)(1)(L k i i k iP k μμ()()1,1,+--=y x f y x f e y2.2 直方图变化法实际的说，直方图的谷底是非常理想的分割阈值，现实很难操作，而且在实际应用中，图像也会受到噪声等其他环境等的影响从而使其直方图上原本分离的峰之间的谷底被填充，或者目标和背景的峰相距很近或者大小差不多。
直方图变化的基本思想是利用一些像素领域的局部性质对原来的直方图进行变换已得到一个新的直方图，对比原直方图，或者峰之间的谷更深了。
或者谷转变成峰从而更好检测了。
借助前面的梯度算子作用于领域可以得到该像素的梯度值。
3：局部阈值法和多阈值法3.1水线阈值算法分水岭图像分割算法是借助地形学的概念进行操作的，这种方法近年来得到了广泛的使用，该算法要操作需要掌握相关的数学形态学的理念和方法。
该算法是串行计算过程，得到的是目标的边界，这种方法是通过确定分水岭的位置而进行的图像分割，但由于各区域内部像素的灰度很相近，相邻区域的像素灰度差距比较大，可以先计算一幅图的梯度图，再找梯度图的分水岭。
3.2变化阈值法有时候图像中有如下一些情况：有阴影，照度不均匀，各处的对比度不同，突发噪声，背景灰度变化等，在这些情况下，如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行分割，则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。
有一种解决办法就是用与象素位置相关的一组阈值来对图像各部分分别进行分割。
这种与坐标相关的阈值也叫动态阈值，此方法也叫变化阈值法。
例如，一幅照度不均（左边亮右边暗）的原始图像为：图4.原始图像图5.阈值低，对亮区效果好，则暗区差图6.阈值高，对暗区效果好，则亮区差图7.按两个区域取局部阈值的分割结果4：仿真实验结论阈值法是一种传统但有简单有效实用的基础图像分割方法。
图像的的变化是无穷无尽的，在实际应用中，通常将多种分割算法有效地结合在一起使用以获得更好的分割效果。
除了以上介绍的方法外，还存在着多种不同的其他有效方法，在此，就不多介绍，此外，本片论文也存在在一些描述不是很清楚的地方，希望有缘读者可以提供相关建议和意见，一定多加感谢。
参考文献：1 夏得深，傅德胜.现代图像处理技术与应用.东南大学出版,20012余成波.数字图像处理及MATLAB实现[M].重庆:重庆大学出版社,2003.3刘直芳,游胜志等.基于多尺度彩色形态矢量算子的边缘检测.中国图像图形学报 2002 (9) 888-8934周铭,周惠.基于遗传算法的自适应聚类图像阈值分割方法.计算机工程与应用[J]，2005,5(6):231-245.5杨杰，黄朝兵. 数字图像处理及MATLAB实现.电子工业出版社,20106 吴一全,朱兆达.图像处理中阈值选取方法30年(1962-1992)的进展（一）.数据采集与处理[J],1993,9(3):193-201.7 吴一全,朱兆达.图像处理中阈值选取方法30年(1962-1992)的进展（二）.数据采集与处理8 王茜蓓,彭中,刘莉.一种基于自适应阈值的图像分割算法.北京理工大学学报[J],2003，23(4):531-524.9 Sahoo P K et al. A survey of thresholding techniques. Computer Vision, Graphics and Image Processing[J],1988,41(3):233-260.10 Doyle W.Operations useful for similarity-invariant pattern recognition JACM[J],1962, 9(2):259-26711 Perez A, Gonzalez R C.An iterative thresholding algorithm for image segmentation. IEEE Trans[J],1987,9(6):742-751.附录：I=imread('tsaml.jpg');I=double(I);T=(min(I(:))+max(I(:)))/2;done=false;i=0;while ~doner1=find(I<=T);r2=find(I>T);Tnew=(mean(I(r1))+mean(I(r2)))/2;done=abs(Tnew-T)<1;T=Tnew;i=i+1;endI(r1)=0;I(r2)=1;figure;imshow(I)2：a=imread('img.bmp'); imshow(a)figure;imhist(a)。