图像阈值分割技术研究
基于VC++图像阈值分割与轮廓提取技术研究与实现
基于VC++的图像阈值分割与轮廓提取技术的研究与实现摘要：目前，随着计算机图像处理技术的飞速发展，医学图像分割技术在医疗诊断中的应用也越来越广泛。
本文分析了区域的图像分割算法，提出了结合距离正则化的水平集演化模型的自适应算法，基于vc++6.0软件对人体心脏核磁共振图像进行了仿真实验分析。
关键词：图像分割；医学图像；仿真实验中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 24-0028-031 基于区域的图像分割算法概述1.1 阈值分割算法阈值分割算法具有多种优点，包括简单便捷、性能高效等，对于目标背景与灰度级之间存在明显差异的图像来说，图像分割的效果比较理想。
阈值分割算法的应用首先要对图像进行部分预处理，为后期图像分割提供相关准备。
阈值分割算法在医学图像分割中经常用于身体骨骼、皮肤组织等医学图像。
但是，阈值分割算法也存在部分缺点，如果将阈值分割应用于灰度值差异不够明显，以及图像中噪声分布不均匀的图像中，其效果却不尽理想。
而且，阈值的选取对于医学图像的分割起着决定性作用，因此，阈值的选取也是至关重要的步骤。
1.2 区域生长及分裂合并算法区域生长算法的特点是图像分割步骤简单，经常用于对医学图像中的小部分组织进行图像分割，例如肿瘤分割、伤疤分割等等。
如果将区域生长算法与其他算法结合应用，将会达到事半功倍的分割效果。
区域生长算法的缺点是其对于图像噪声极为敏感，而且需要人工手动得到种子点。
区域分裂合并算法与区域生长算法的理念不尽相同，区域分裂合并算法是通过对图像的不断分裂得到图像的各个区域，这些区域之间具有一定的关联性，各个区域中相邻的部分根据合并准则完成合并。
1.3 分类器及聚类算法分类器包括参数分类器与非参数分类器两种。
典型的非参数分类器有parzen窗、k近邻等；而贝叶斯分类器为参数分类器的典型代表。
分类器的优点较多，包括能够有效降低算法的计算量，也不需要进行迭代运算，从而提高算法效率等等。
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。
图像分割 实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割基于边缘的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剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体边界信息，但也更加复杂和耗时。
图像分割中的阈值选择方法与技巧
图像分割中的阈值选择方法与技巧图像分割是一种将图像划分为不同区域或对象的图像处理技术。
它在计算机视觉、电子图像处理、医学图像分析等领域具有广泛的应用。
图像分割的一个关键步骤是阈值选择，它决定了图像中不同区域的分割边界。
本文将介绍图像分割中的阈值选择方法与技巧。
阈值选择是图像分割中最常用的方法之一。
它基于像素的灰度值，通过设定一个阈值来将像素划分为两个类别：一个类别代表目标物体，另一个类别代表背景或其他物体。
阈值选择方法通常根据图像的特征和应用需求来选择最合适的阈值。
最简单的阈值选择方法是全局阈值法。
它假设整个图像中只存在两个灰度级别：目标和背景。
这种方法适用于图像中目标与背景之间有明显的灰度差异的情况。
全局阈值法的步骤是通过比较图像中所有像素的灰度值与设定的阈值，将灰度值小于阈值的像素标记为目标，大于阈值的像素标记为背景。
然而，全局阈值法并不适用于具有复杂物体和背景的图像。
为了克服这个问题，文献中提出了许多自适应阈值选择方法。
其中一个常用的方法是基于大津法的自适应方法。
大津法通过最小化目标和背景之间的类内方差，最大化类间方差来选择最佳的阈值。
这种自适应方法能够处理图像中存在多个灰度级别的情况，更适用于复杂的图像场景。
除了自适应阈值选择方法，还有其他一些技巧可以改善图像分割的效果。
一种常用的技巧是使用图像增强方法来提高图像的对比度。
图像增强方法可以通过直方图均衡化、滤波等技术来增强图像的特征，使得阈值选择更加准确。
考虑到图像中可能存在噪声的情况，可以使用平滑滤波器对图像进行去噪处理，以减少噪声对阈值选择的影响。
对于多通道图像，可以采用颜色或纹理信息来辅助阈值选择。
例如，当分割彩色图像时，可以使用颜色直方图或颜色特征来指导阈值选择。
而对于纹理图像，可以使用纹理特征来选择合适的阈值。
在图像分割的实际应用中，阈值选择往往需要考虑到图像的特性和应用需求。
因此，选择合适的阈值选择方法和技巧对于实现准确的图像分割至关重要。
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。
图像阈值分割技术原理和比较讲解
图像阈值分割和边缘检测技术原理和比较摘要图像分割是一种重要的图像分析技术。
对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。
医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。
图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。
阈值分割是一种利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生对应的二值图像。
本文先介绍各种常见图像阈值分割和边缘检测方法的原理和算法，然后通过MATLAB 程序实现，最后通过比较各种分割算法的结果并得出结论。
关键词：图像分割；阈值选择;边缘检测；目录1.概述 (4)2.图像阈值分割和边缘检测原理 (4)2.1.阈值分割原理 (4)2.1.1．手动（全局）阈值分割 (5)2.1.2．迭代算法阈值分割 (6)2.1.3．大津算法阈值分割 (6)2.2.边缘检测原理 (6)2.2.1．roberts算子边缘检测 (7)2.2.2．prewitt算子边缘检测 (7)2.2.3．sobel算子边缘检测 (7)2.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (8)2.2.5．canny算子边缘检测 (8)3.设计方案 (9)4.实验过程 (10)4.1.阈值分割 (12)4.1.1．手动（全局）阈值分割 (12)4.1.2．迭代算法阈值分割 (12)4.1.3．大津算法阈值分割 (12)4.2.边缘检测 (13)4.2.1．roberts算子边缘检测 (13)4.2.2．prewitt算子边缘检测 (13)4.2.3．sobel算子边缘检测 (13)4.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (13)4.2.5．canny算子边缘检测 (14)5.试验结果及分析 (14)5.1．实验结果 (14)5.1.1．手动（全局）阈值分割 (14)5.1.2．迭代算法阈值分割 (17)5.1.3．大津算法阈值分割 (18)5.1.4．roberts算子边缘检测 (19)5.1.5．prewitt算子边缘检测 (20)5.1.6．sobel算子边缘检测 (21)5.1.7．高斯laplacian算子边缘检测 (22)5.1.8．canny算子边缘检测 (23)5.2. 实验结果分析和总结 (24)参考文献 (24)1.概述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。
图像分割阈值选取方法的研究
关键词 ：全 自动编 带机 ；方 向检 测 ；阈值 ；直方 图
一
、
峰间 的谷 比较 宽广 而平 坦 以及 单
峰直方 图的情况 。故此 阈值选取方 法使用 的不是很 广泛 。
值不 是很准 确 。 ２ ． ３ 最 大类 间 方差 法 。最 大类 间 方差 法 的基 本 原理 是 ：
下 ：设原始灰度图像为 ，Ｙ ） ，以一定的准则在 ｘ ， ｙ ） 中找
出一个 灰度 值 ０ 作 为 阈值 ，将 图像分 割 为两 部分 ，则 分 割后 的二 值化 图像 ， ） 为：
ＡＣ ＡＤ Ｅ ＭＩ Ｃ Ｒ Ｅ Ｓ Ｅ Ａ ＲＣ Ｈ 学术研 究
国像分割阈值选取方法的研究
◆ 拜颖乾
摘 要 ：对常见 的几种 阈值 选取 方法进行 了理论 分析与 比较 ，并以基 于全 自 动 编带机 对５ ０ ５ ０ 型六 角正面发光 贴 片Ｌ Ｅ Ｄ 编 带过程 中的方 向检 测 算法研 究为 背景 ，从 实验 角度 对 直方 图双峰 法 、迭代 阈
法 ，某 种 阈值选 取方 法 只 能适 应 于 某 一类 图像 ，而 对其 他
Ｎ ＝＞’ Ｎ
第ｉ 级 出现 的概率 为 ：
｜ ：
（ ２ ）
图像 分割 效果 并不 理想 ［ ２ 】 。在 检Ｎ ５ ｏ ５ ｏ 型六 角 正面 发光贴 片 Ｌ Ｅ Ｄ 方 向的算 法研 究 中 ，本 文分别 从 直方 图双峰法 、迭 代 阈 值分 割法 及最 大类 间方差 法三 种方法 出发 ，分析 比较 了这 ｊ
基 于 全 自动 编带 机 对 ５ ０ ５ ０ 型 六 角 正面 发 光 贴 片Ｌ Ｅ Ｄ编
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 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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。
基于阈值的图像分割算法的研究的开题报告
基于阈值的图像分割算法的研究的开题报告一、选题背景及意义在数字图像处理领域，图像分割是一个极为重要的任务，它是对数字图像进行分解、分类和描述的基本步骤之一。
图像分割的主要目的是将图像中的像素点分为不同的区域，以便在后续的处理过程中，对图像进行更加精准的分析和处理。
其中，基于阈值的图像分割是最为基础而传统的图像分割算法之一。
该算法的基本思想是将图像的像素值按照一定的阈值进行二值化处理，将图像分为两个不同的区域，然后再根据不同的目标任务，进一步将图像分割为多个不同的区域，识别出感兴趣的图像区域以及不感兴趣的区域。
针对基于阈值的图像分割算法，当前仍然存在着一些问题和挑战。
例如，如何选取合适的阈值，以及如何解决图像中的噪声和复杂背景干扰等问题。
因此，对基于阈值的图像分割算法的研究具有重要的意义和实际应用价值。
二、研究内容及研究方法本文将主要研究基于阈值的图像分割算法及其在实际应用领域中的性能分析和优化方法。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 综述基于阈值的图像分割算法的发展现状和研究前沿，分析其主要算法原理和特点，并比较不同算法的优缺点。
2. 探讨基于阈值的图像分割算法在实际应用中的问题和挑战，包括如何选取合适的阈值、如何解决图像中的噪声和复杂背景干扰等问题。
3. 针对基于阈值的图像分割算法中存在的问题和挑战，提出优化措施和算法改进方法，以提高算法的性能和实用价值。
4. 在实验室中进行基于阈值的图像分割算法的实验研究和性能分析，评估改进后算法的分割性能和实际应用效果。
本文将采用实验研究和理论分析相结合的方法，通过编写实验程序和算法模拟，验证提出的优化措施和算法改进方法的有效性和可行性，对改进后的基于阈值的图像分割算法进行性能分析和评估。
三、研究预期成果本文主要预期达到以下几个方面的成果：1. 通过对基于阈值的图像分割算法的研究，掌握和理解不同算法的基本原理、优缺点和适应范围，提高对图像分割技术的理论认识和应用能力。
医学图像分割算法研究进展
医学图像分割算法研究进展医学图像分割是医学影像处理的重要研究领域之一，通过从医学图像中提取出感兴趣的结构和组织，可以帮助医生进行准确的诊断和治疗。
在过去的几十年里，随着计算机技术的不断发展和进步，医学图像分割算法也取得了显著的进展。
本文将对医学图像分割算法的研究进展进行综述，按类划分章节，介绍各个类别的算法及其特点。
一、基于阈值的医学图像分割算法基于阈值的医学图像分割算法是最早也是最简单的一种分割方法。
其基本思想是通过将图像中的像素灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分类为目标和背景两类。
根据阈值的选择和设定方式不同，该类算法可以分为全局阈值法、局部阈值法和多阈值法等。
然而，基于阈值的算法受到图像灰度值分布不均匀、噪声干扰以及图像亮度突变等因素的影响，导致分割结果的准确性和鲁棒性不高。
二、基于边缘的医学图像分割算法基于边缘的医学图像分割算法是另一类常用的分割方法。
该类算法通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的区域。
常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子等。
然而，基于边缘的算法容易受到噪声干扰和图像纹理信息的影响，导致分割结果不准确。
三、基于区域的医学图像分割算法基于区域的医学图像分割算法是近年来得到广泛研究和应用的一类方法。
该类算法通过将图像像素分组成连通区域，根据区域之间的相似性和差异性进行分割。
常用的基于区域的算法包括基于阈值的区域生长算法、基于区域合并的算法、基于图割的算法等。
这些算法通过充分利用像素之间的空间关系和灰度分布等特征，能够有效地处理图像噪声、纹理信息和灰度不均匀等问题，得到较为准确的分割结果。
四、基于深度学习的医学图像分割算法随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展，基于深度学习的医学图像分割算法也得到了广泛的研究和应用。
深度学习算法能够从大量的标注数据中学习到图像的特征表示和分割规律，具有较高的准确性和鲁棒性。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、U-Net、FCN等。
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。
图像阈植化与目标分割方法中的若干问题研究的开题报告
图像阈植化与目标分割方法中的若干问题研究的开题报告一、选题背景和意义图像阈值化和目标分割是数字图像处理中广泛应用的重要技术。
阈值化是指将灰度图像中像素的灰度值根据设定的阈值进行二值化处理，从而将图像中的目标从背景中分离出来。
而目标分割则是指将图像中不同的目标分割出来，为后续的识别、测量和分析等应用提供基础。
因此，阈值化和目标分割在图像处理中具有重要的应用价值。
然而，目前在图像阈值化和目标分割中还存在许多问题需要解决。
例如，在阈值化中如何选择合适的阈值，避免图像过度或不足二值化的问题；在目标分割中如何处理目标边缘模糊和目标重叠的情况。
因此，在阈值化和目标分割方法方面的研究对于提高图像处理的效果和精度，提高数字图像处理技术的应用效果和经济效益等方面具有重要意义。
二、研究内容和实施方案本研究主要围绕图像阈值化和目标分割中存在的问题展开研究，具体研究内容包括：1. 阈值化方法的研究：分析现有的阈值化方法优缺点，研究基于统计、信息熵、聚类等的阈值自适应选择方法，并针对其应用场景进行比较和优化。
2. 目标分割方法的研究：分析现有的目标分割方法，研究基于形态学、区域生长和基于边缘检测等的分割方法，并针对其在实际应用中存在的问题进行分析和优化。
3. 基于深度学习的图像阈值化和目标分割方法的研究：研究基于深度学习的图像阈值化和目标分割方法，并从数据集构建、网络结构设计、训练优化等方面进行研究和优化。
本研究将采用实验和理论相结合的方法，结合数据集构建、算法分析和实际应用场景分析等方面，对图像阈值化和目标分割方法的优化研究进行探索和实践，形成论文并进行实验验证。
三、预期成果通过本研究，预期可以得到以下成果：1. 针对图像阈值化和目标分割中的问题进行深入分析和研究，提出一系列的优化方法和技术。
2. 通过实验验证和比较，得出优化后的图像阈值化和目标分割的效果，并与现有的方法进行比较和分析。
3. 给出基于深度学习的图像阈值化和目标分割方法的研究成果，包括数据集构建、网络结构设计、训练优化等方面，为深度学习在图像处理中的应用提供参考。
图像的阈值分割技术
目录摘要 (I)1 概述 (1)2 图像的阈值分割技术 (2)2.1阈值分割思想和原理 (2)2.2全局阈值分割 (2)2.3自适应阈值 (4)3 最佳阈值的选择 (4)3.1直方图技术 (4)3.2最大类间方差法（OTSU） (5)3.3迭代法 (7)4 心得体会 (10)参考文献 (11)摘要图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。
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。
图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。
有些算法需要先对图像进行粗分割。
常见的分割方法有阈值分割、边缘检测、边缘跟踪、区域分裂与合并等。
关键在：图像分割，matlab，阈值分割1 概述对图像进行研究和应用时，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常被称为目标或对象（object ）。
图像处理的重要任务就是对图像中的对象进行分析和理解。
在图像分析中，输出结果是对图像的描述、分类或其他结论，而不再像一般意义的图像处理那样——输出也是图像。
图像分割是将数字图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
可见在图像特征提取之前重要的一部分工作就是图像分割，图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤。
图像分割算法一般是基于灰度的两个性质之一：不连续性和相似性。
第一个性质的应用是基于灰度的不连续变化来分割图像。
第二个性质的主要应用是根据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。
这两种方法都有各自的优点和缺点。
常见的分割方法有阈值分割、边缘检测、边缘跟踪、区域分裂与合并等，如图1-1所示。
图1-1 图像分割算法图像分割不连续性检测相似性检测边界分割边缘检测 边缘跟踪 Hough 变换区域分割阈值分割区域分裂与合并 自适应2 图像的阈值分割技术2.1 阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。
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。
红外图像阈值分割算法的研究
Ｓｔ ｄｙ ｏ ｕ ｆ Ｔｈｒ ｓ ｏｌ ｅ ｍ ｅ ｔ ｔ ｏ ｌ ｒ ｔ ｅｈ ｄ Ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ Ａ ｇｏ ｉ ｈｍ
ｆ ｒＩ ｒ ｒ ｄ Ｉ ａ ｅ ｏ ｎｆ ａ ｅ ｍ ｇ ｓ
Ｊ Ｎ ａ － ｎ Ｔ Ｎ Ｚ 叫 ｕ ， Ｕ Ｚ ｅ —ｈ ｎ Ｃ Ｅ ｉ ￣ ｎ Ｉ Ｇ Ｙ ｎ ｕ ， Ａ ｕ ｎ Ｙ ｈ ｎｚ ｅ ， Ｈ Ｎ Ｊ ｎ ｕ Ａ ｊ ａ
的是 阈值法 、 边缘检测 法和 区域 跟踪法 等。 文 本 主要 介 绍基 于遗 传算 法 的红 外 图像 阈值 分割 方
１ 引 言
红 外 图像 的获取 是根 据 目标 与背 景 的温度 分 布情 况进 行 的 ，它 的采 集 不 受光 照条 件 的 限 制 ，因此应 用较为广泛 【２。红外 图像 的分割是 １】 ｌ 目标特征提取与 图像 融合 的前提 与基础 ， 自动 是 目标识 别技 术 （Ｔ ） Ａ Ｒ 中的一 项关 键技 术 。但 是 由于红外 图像具有对 比度低 、噪音大 、图像模糊 等特点， 以它们的分割 问题 也一直是这 一领域 所 的难题。 红外 图像 的分割方法 现阶段使 用得 最多
（ｃ ｎｅＣ ｌｇ ， ｕ ｚｏｇＡ ｒ ｕ ｕｅＵ ｉｅ ｉ ， ｈｎ ４０ ７， ｈ ａ Ｓｉ ｃ ｏ ｅｅ Ｈ ａｈ ｎ ｇｉ ｌ ｒ ｎｖｒ ｔ Ｗｕ ａ ３ ００ Ｃ ｉ ） ｅ ｌ ｃｔ ｓｙ ｎ
Ａ ｂｓ ｒ ｃ ： ｔａ ｔ Ｔａ ｇ ｔ ｓ ｇ ｒ ｅ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ｓ ａ ｂ ｓ ｃ ａ ｒｔｃ ｌ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｔ ｅ ｆ ｌ ｓ ｏ ｍ ａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ， ｎ ａ ｉ ｎ ｉ ａ ｉ ｎｄ ｃ ｉｉａ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｈ ｅ ｄ ｆ ｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｉ
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
一
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 ， （， ）
图像分割的阈值法研究
Ｔ ［ Ｙ Ｐ ， ） ｑ ， ） ＝Ｔ ， ， （ Ｙ ， （ Ｙ ］ （） １ 其 中 Ｐ ， ） （ ｙ 代表 点 （ ｙ 处 的灰 度值 ，（， ， ） ｑ ｉ ｆ ，
Ｙ 代表该 点邻 域 的 某 种 局 部 特 性 ． 据 （ ） 可 ） 根 １式 将 阈值 分为全 局 阈值 、 局部 阈值 和动 态 阈值 ． 如果
图） 得到 的阈值 ， 它仅 与全 图各像 素 的本 身性 质有 关 ， 全 图使用 ； 对 如果 的选 取 与 Ｐ ， ） ｑ ， （ Ｙ ，（
的计 算机视 觉 技 术 ． 闰值 法是 一 种 最 简单 最 常 用
的图像 分 割方 法 ， 取 合适 的 阈值 是 阈值 分 割 法 选
闽值选 取方 法 并 进 行 实现 ， 析 和 讨 论 了 阈值 法 分
的特点 和应 用 ．
１ 图像 分 割 的 阈值 法
１ １ 阈值法 原理 ．
取是 将原 始 图像 分成 若 干个 子 图 ， 然后 利 用 某 种 固定 阈值 选取 法 对 每一 个 子 图确 定 一 个 阈值 ， 再
标和背景 的灰 度 门 限 ． 果 图像 一个 阈值称 为单 闽值 分割 ， 这种方 法是将 图像 中每 个像 素 的灰 度值 与 闽值 相 比较 ， 度值 大于 阅值 的像 素为一 类 ， 度值 小于 灰 灰 闯值 的像 素 为另一 类 ． 如果 图像 中有 多个 目标 ， 就 需要 选 取多个 阈值 将 各个 目标 及 背 景分 开 ， 种 这 方法称 为 多阈值 分割 ． 阈值 一 般可写 成 ：
维普资讯
辽宁 大 学 学 报
自然 科 学 版
Ｊ Ｕ ＮＡ Ｆ ＬＡ ＮＩ Ｎ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ ｏ Ｒ Ｌ Ｏ ＩＯ ＮＧ Ｕ Ｉ Ｅ Ｓ Ｔ
图像分割实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，它旨在将一幅图像分割成若干个具有相似特征的区域。
图像分割在许多应用中都起着关键作用，如目标检测、图像识别、医学图像处理等。
本实验旨在探究不同的图像分割算法的性能和适用场景。
二、实验方法本次实验选取了常用的两种图像分割算法：基于阈值的分割算法和基于边缘检测的分割算法。
实验使用的图像为一幅自然风景图。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是最简单且常用的分割方法之一。
该方法通过设置一个或多个阈值，将图像中像素的灰度值与阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
实验中，我们通过观察图像的灰度直方图，选择合适的阈值对图像进行分割。
2. 基于边缘检测的分割算法基于边缘检测的分割算法通过检测图像中的边缘信息来实现分割。
实验中，我们选取了经典的Canny边缘检测算法。
该算法首先对图像进行高斯滤波，然后计算图像的梯度，最后通过非极大值抑制和双阈值处理来提取图像的边缘。
三、实验结果1. 基于阈值的分割算法通过观察图像的灰度直方图，我们选择了适当的阈值对图像进行分割。
实验结果显示，该方法能够将图像中的前景物体与背景分离，并得到清晰的边界。
然而，该方法对光照变化和噪声比较敏感，当图像中存在复杂的纹理和颜色变化时，分割效果较差。
2. 基于边缘检测的分割算法使用Canny边缘检测算法对图像进行分割，实验结果显示，该方法能够有效地提取图像中的边缘信息。
与基于阈值的方法相比，基于边缘检测的方法对光照变化和噪声有较好的鲁棒性。
然而，该方法在分割复杂纹理和颜色变化较小的区域时，容易产生边缘断裂的问题。
四、讨论与总结通过本次实验，我们对比了基于阈值的分割算法和基于边缘检测的分割算法的优缺点。
基于阈值的方法简单直观，适用于对比较简单的图像进行分割；而基于边缘检测的方法能够提取图像中的边缘信息，适用于复杂的图像分割任务。
然而，两种方法都存在一定的局限性，需要根据具体的应用场景选择合适的算法。
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图像阈值分割技术研究
一、 研究目的
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，图像阈值分割即是其中的一种方法。
阈值分割技术因其实现简单、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，在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。
二、 研究思路
阈值分割图像的基本原理描述如下：利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生对应的二值图像。
即：()()()⎩
⎨⎧≥<=.,1.
,0,T y x I T y x I j i B
三、 研究内容
（一）原理研究
图像阈值分割的方法有很多，在这里就其中三种方法进行研究，迭代法，
OUTS 法，以及双峰法。
方法一：迭代法 方法原理：
开始时候选择一个阈值作为初始估计值，然后按着某种策略不断得改进这个估计值，直到满足给定的准则为止。
（1） 求出图像最大灰度值Max 和最小灰度值Min ，初始阈值估计值
T 0.=(Max+Min)*0.5.
（2） 用T 0将图像分割为目标和前景。
图像分成两组像素：Z 1由所有灰度值大
于或等于T 0的像素组成，而Z 0由所有灰度值小于T 0的像素组成。
（3） 分别求出两者区域中的所有像素计算平均灰度值a 1和a 2。
（4） 计算新的阈值T1=(a 1+a 2)*0.5.
（5） 如果|T i+1-T i |<0.5，则退出循环，T i+1即为所求阈值；否则，将T i+1复制给
T i ，重复（2）~（5）。
源程序：
分割效果：
方法二：OTSU 法 方法原理 OTUS 又称：最大类间法，该算法是在使类间方差最大的自动确定阈值的方法，
是在判决分析最小二乘法原理的基础上推到得出的，其算法比较简单，是一种方便可行的阈值选取方法。
设原始灰度图像灰度级范围为[0,L],灰度级为i 的像素点数为n i ，则图像的全部像素数为：
n n n L o N 11......-+++=
11
=∑-=L i i
P
把图像中的像素按灰度值用阈值t 分成两类C 0和C 1，由灰度值在[0,t]之间的像素组成，由灰度值在[t+1,L-1]之间的像素组成，对于灰度分布概率，整幅图的均值为
u t ∑-==1
0L i i P i
因此，C 0和C 1的均值为：
()()
()()
t w t t w T
t i i
o i o
i
w ip ip
--==
==∑∑+==1t 1
-L 1
1
1t
μμμμμ
其中
()
)
(1)()(1
1
1
1
t w t w L t i i
r
t
i i
r
o
p
C P w p C P w -======∑∑-+==
上面三式可得
u t= w 0u 0+ w 1u 1 类间方差定义为：
))()(σ
1(002
1021202
μμμμμμo T T w w w w B
---=+=
让t 在[0,L-1]范围一次取值，使类间方差最大的他值即为OUTS 法的最佳阈值。
MATLAB 工具箱提供的graythresh
函数求取阈值。
源程序：
分割效果：
方法三：双峰法
方法原理：
双峰法是一种简单的阈值分割方法。
双峰法先将原图转为灰度图，然后将
与灰度i的二维关灰度图转为灰度直方图，灰度直方图就是灰度级的像素数n
i
系，它反映了一幅图像上灰度分布的统计特性，在MATLAB中使用函数imhist 来实现。
如果得到的灰度直方图呈现明显的双峰状，则选取双峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值分割。
图像的直方1：
源程序：
分割效果：
（此时C=130）
当将C换值时，可以得到以下两个图像
（此时C=140）
（此时C=120）
由图知当C=130时分割效果最好，可见阈值的选取对双峰法影响很大。
（二）三者的比较研究
原图如下：
分割效果：
由结果可知：迭代法和OTSU法的作用效果相似，设计原理相对于双峰来说要复杂点，但是分割效果比双峰法好些，但是对于有噪音的图片进行分割，OUST法和迭代法相对双峰法的处理效果要差些。
I=imnoise(I,'salt & pepper',0.08); %加椒盐噪声
分割结果：
双峰法原理简单，计算容易，性能稳定，也易于理解。
但是用此方法来分割图像需要一定的图像先验知识。
该方法不适用于直方图中双峰差别很大或者双峰中间谷底比较宽广而平坦的图像，以及单峰直方图的情况。
所以双峰法应用范围比起迭代法和OTSU法小很多，对于图像灰度直方图的双峰和低谷都不明显的，而且两个区域面积也比较难以确定时多采用迭代法和OTSU法。
例如下图处理：
原图如下：
图像直方图2：
此时有直方图趋近于单峰图像，难以找出谷底得出阈值，去此时阈值为C=160可得到分割效果如下：
此时由直方图找出的阈值不准确，再次证明阈值对双峰法影响很大，而对于阈值不明显的图像则不能采用此方法。
四、研究总结
经研究可知迭代法和OTSU法的作用效果相似，都属于自动阈值选择法，设计原理相对于双峰来说要复杂点，并且对有噪音的图片处理不是很好，而且迭代对于图像的细微处或者浅色的线条还没有很好的处分度。
双峰法虽简单，但应用范围小，对于那些峰值不太明显或者目标背景交界处两边像素在灰度值上有差别不是很明显的图像，用双峰法来处理效果就不是很明显了。
相对而言，这三种方法中，OTSU法是一种比较通用的方法。
五、参考文献
杨杰编著数字图像处理及MATLAB实现电子工业出版社
冈萨雷斯编著数字图像处理第二版中文版电子工业出版社
赵春江编著C#数字图像处理算法典型实例人民邮电出版社
张德丰编著数字图像处理（MATLAB版）人民邮电出版社。