经过二值化处理后的图像样本
第3章二值图像分析
1=L
1=N
L=N *=L，N中小标号
39
*
例子
1 1 1 0 4 0 6 6
1 1 1 0 4 0 6 6
第3章 二值图像分析 Chapter 3 Binary Image Analysis
3.1 二值图像
（1）二值图像(binary image)与灰度图像或亮度 图像（intensity image）；
2
二值图像
3
(2)二值图像的特点
假定二值图像大小为MxN，其中物体像素值为1， 背景像素值为0； 二值图像处理的算法简单，易于理解和实现，计 算速度快； 二值视觉所需的内存小，对计算设备要求低； 二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 。
29
5.连通成分（connected component）：图像中
彼此连通的最大像素子集
一个像素集合，如果集合内的每一个像素与 集合内其它像素连通，则称该集合为一个连通 成份。
30
6.背景：`S（S的补集）中包含图像边界点的所有 连通成份的集合。 洞:`S中所有非背景其它元。
洞
`S 前景和背景都使用6-连通。
31
7. 边界
S的边界是S中与S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
图像 边界
32
3.5.2 连通成分标记
视觉中常见的运算是找连通成分。
1 如果 T1 I [i, j ] T2 B[i, j ] 0 其它
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；
二值化处理的原理及其应用
二值化处理的原理及其应用一、什么是二值化处理二值化处理，也称为二值图像处理，指的是将一副灰度图像转化为只包含两种颜色的图像。
通常情况下，这两种颜色是黑色和白色，也可以是其他两种自定义颜色。
二、二值化处理的原理二值化处理的原理基于图像的灰度分布。
在灰度图像中，每个像素点的灰度值都是介于0（黑色）和255（白色）之间的一个数值。
二值化处理通过设定一个阈值将灰度图像的像素点分为两个类别：低于阈值的像素点被设置为0（黑色），高于阈值的像素点被设置为255（白色）。
常用的二值化处理算法有全局阈值算法、局部阈值算法和自适应阈值算法。
1. 全局阈值算法全局阈值算法是最简单的二值化算法之一。
它假设整个图像的前景和背景的灰度值之间存在一个明显的分界点，通过选取合适的阈值将图像二值化。
常见的全局阈值算法有基于固定阈值的大津算法、基于最大熵的最大类间方差法等。
这些算法通过计算像素灰度值的全局分布，选择一个合适的阈值，以实现二值化处理。
2. 局部阈值算法局部阈值算法考虑到图像不同区域的灰度分布不一致性，采用不同的阈值对图像进行分割。
常用的局部阈值算法有均值阈值法、中值阈值法等。
这些算法通过计算像素周围邻域的平均灰度值或中值，以确定每个像素的二值化阈值。
这样可以更好地适应图像中不同区域的灰度特征，提高二值化效果。
3. 自适应阈值算法自适应阈值算法是对全局阈值算法和局部阈值算法的一种改进。
它根据每个像素的局部特征，自适应地选择阈值。
常见的自适应阈值算法有基于局部均值的局部二值化算法、基于局部方差的局部二值化算法等。
这些算法通过考虑像素周围邻域的灰度统计特征，提高了对不同区域的灰度分布的适应能力。
三、二值化处理的应用二值化处理在图像处理和计算机视觉领域被广泛应用。
以下是几个常见的应用场景：1.文字识别：二值化处理可以将图像中的文字区域与背景区域分开，使得文字更容易提取和识别。
2.边缘检测：二值化处理可以将图像中的边缘区域提取出来，用于图像的边缘检测和轮廓分析。
数字二值化后特征
数字二值化后特征
数字二值化是一种将数字像素点（pixel）从非二值数值范围映射
到只有0和1两种可能值的方法。
这种映射是通过按照某一阈值将加
载的像素点的灰度值转化为相应的0或1来实现的。
数字二值化后的
特征主要有：
1、二值化采用阈值法转换，能够保留像素灰度值变化的大小与精度，但由于只有黑白两种颜色，会使原图像失去了一定的颜色信息，
对图像的识别效果比原始图像要差一些；
2、数字二值化可以高效地提取图像中的特征，减少像素点噪声以
及使图像具有更高的空间分辨率，进而提高图像处理、分析、分类的
执行效率；
3、数字二值化后的图像的傅里叶变换（FFT）可以更容易地提取
小样本的特征，减少了对小样本分析的时间和资源。
4、数字二值化将像素值转换为01代表的形式能够节省内存，并
且可以更容易地实现灰度、彩色图像之间的转换；
5、数字二值化后的图像具有较好的空间特性，实现了图像信息量
的大幅度减少，因此在图像压缩中具有很大的使用价值；
6、数字二值化还可以抑制噪声对于图像分析的影响，确保图像信
息的准确性。
数字二值化是图像处理、分析和分类中常用的一种技术，它能够
解决图像灰度分布特点不能适应机器处理的问题，把图像的像素点的
灰度值转换成相应的0或1，帮助提高图像处理的执行效率，改善对小
样本分析的效率，减少像素噪声，抑制噪声对图像分析的影响，确保
图像信息的准确性，实现图像信息量的大幅度减少，从而在图像压缩、处理、分析和分类中有很大的使用价值。
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
,
,
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。
图像处理之常见二值化方法汇总
图像处理之常见⼆值化⽅法汇总图像处理之常见⼆值化⽅法汇总图像⼆值化是图像分析与处理中最常见最重要的处理⼿段，⼆值处理⽅法也⾮常多。
越精准的⽅法计算量也越⼤。
本⽂主要介绍四种常见的⼆值处理⽅法，通常情况下可以满⾜⼤多数图像处理的需要。
主要本⽂讨论的⽅法仅针对RGB⾊彩空间。
⽅法⼀：该⽅法⾮常简单，对RGB彩⾊图像灰度化以后，扫描图像的每个像素值，值⼩于127的将像素值设为0(⿊⾊)，值⼤于等于127的像素值设为255(⽩⾊)。
该⽅法的好处是计算量少速度快。
缺点更多⾸先阈值为127没有任何理由可以解释，其次完全不考虑图像的像素分布情况与像素值特征。
可以说该⽅法是史最弱智的⼆值处理⽅法⼀点也不为过。
⽅法⼆：最常见的⼆值处理⽅法是计算像素的平均值K，扫描图像的每个像素值如像素值⼤于K像素值设为255(⽩⾊)，值⼩于等于K像素值设为0(⿊⾊)。
该⽅法相⽐⽅法⼀，阈值的选取稍微有点智商，可以解释。
但是使⽤平均值作为⼆值化阈值同样有个致命的缺点，可能导致部分对象像素或者背景像素丢失。
⼆值化结果不能真实反映源图像信息。
⽅法三：使⽤直⽅图⽅法来寻找⼆值化阈值，直⽅图是图像的重要特质，直⽅图⽅法选择⼆值化阈值主要是发现图像的两个最⾼的峰，然后在阈值取值在两个峰之间的峰⾕最低处。
该⽅法相对前⾯两种⽅法⽽⾔稍微精准⼀点点。
结果也更让⼈可以接受。
⽅法四：使⽤近似⼀维Means⽅法寻找⼆值化阈值，该⽅法的⼤致步骤如下：1. ⼀个初始化阈值T，可以⾃⼰设置或者根据随机⽅法⽣成。
2. 根据阈值图每个像素数据P(n,m)分为对象像素数据G1与背景像素数据G2。
(n为⾏，m为列)3. G1的平均值是m1, G2的平均值是m24. ⼀个新的阈值T’ = (m1 + m2)/25. 回到第⼆步，⽤新的阈值继续分像素数据为对象与北京像素数据，继续2～4步，直到计算出来的新阈值等于上⼀次阈值。
前⾯三种在以前的博⽂中都有涉及，最后⼀种⼆值化⽅法的代码如下：package com.gloomyfish.filter.study;package com.gloomyfish.filter.study;import java.awt.image.BufferedImage;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class ThresholdBinaryFilter extends GrayFilter {@Overridepublic BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) { int width = src.getWidth();int height = src.getHeight();if ( dest == null )dest = createCompatibleDestImage( src, null );int[] inPixels = new int[width*height];int[] outPixels = new int[width*height];src = super.filter(src, null); // we need to create new onegetRGB( src, 0, 0, width, height, inPixels );int index = 0;int means = getThreshold(inPixels, height, width);for(int row=0; row<height; row++) {int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;for(int col=0; col<width; col++) {index = row * width + col;ta = (inPixels[index] >> 24) & 0xff;tr = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;tg = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;tb = inPixels[index] & 0xff;if(tr > means) {tr = tg = tb = 255; //white} else {tr = tg = tb = 0; // black}outPixels[index] = (ta << 24) | (tr << 16) | (tg << 8) | tb;}}setRGB( dest, 0, 0, width, height, outPixels );return dest;}private int getThreshold(int[] inPixels, int height, int width) {// maybe this value can reduce the calculation consume;int inithreshold = 127;int finalthreshold = 0;int temp[] = new int[inPixels.length];for(int index=0; index<inPixels.length; index++) {temp[index] = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;}List<Integer> sub1 = new ArrayList<Integer>();List<Integer> sub2 = new ArrayList<Integer>();int means1 = 0, means2 = 0;while(finalthreshold != inithreshold) {finalthreshold = inithreshold;for(int i=0; i<temp.length; i++) {if(temp[i] <= inithreshold) {sub1.add(temp[i]);} else {sub2.add(temp[i]);}}means1 = getMeans(sub1);means2 = getMeans(sub2);sub1.clear();sub2.clear();sub2.clear();inithreshold = (means1 + means2) / 2;}long start = System.currentTimeMillis();System.out.println("Final threshold = " + finalthreshold); long endTime = System.currentTimeMillis() - start;System.out.println("Time consumes : " + endTime);return finalthreshold;}private static int getMeans(List<Integer> data) {int result = 0;int size = data.size();for(Integer i : data) {result += i;}return (result/size);}}效果如下：。
图像灰度变换、二值化、直方图
图像灰度变换、⼆值化、直⽅图1、灰度变换1）灰度图的线性变换Gnew = Fa * Gold + Fb。
Fa为斜线的斜率，Fb为y轴上的截距。
Fa>1 输出图像的对⽐度变⼤，否则变⼩。
Fa=1 Fb≠0时，图像的灰度上移或下移，效果为图像变亮或变暗。
Fa=-1，Fb=255时，发⽣图像反转。
注意：线性变换会出现亮度饱和⽽丢失细节。
2）对数变换t=c * log(1+s)c为变换尺度，s为源灰度，t为变换后的灰度。
对数变换⾃变量低时曲线斜率⾼，⾃变量⼤时斜率⼩。
所以会放⼤图像较暗的部分，压缩较亮的部分。
3）伽马变换y=(x+esp)γ,x与y的范围是[0,1]， esp为补偿系数，γ为伽马系数。
当伽马系数⼤于1时，图像⾼灰度区域得到增强。
当伽马系数⼩于1时，图像低灰度区域得到增强。
当伽马系数等于1时，图像线性变换。
4）图像取反⽅法1：直接取反imgPath = 'E:\opencv_pic\src_pic\pic2.bmp';img1 = imread(imgPath); % 前景图img0 = 255-img1; % 取反景图subplot(1,2,1),imshow(img1),title('原始图像');subplot(1,2,2),imshow(img0),title('取反图像');⽅法2：伽马变换Matlab：imadjust(f, [low_in, high_in], [low_out, high_out], gamma)[low_in, high_in]范围内的数据映射到 [low_out, high_out]，低于low的映射到low_out, ⾼于high的映射到high_out. imgPath = 'E:\opencv_pic\src_pic\pic2.bmp';img1 = imread(imgPath); % 前景图img0 = imadjust(img1, [0,1], [1,0]);subplot(1,2,1),imshow(img1),title('原始图像');subplot(1,2,2),imshow(img0),title('取反图像');2、⼆值化1）rgb2gray⼀般保存的灰度图是24位的灰度，如果改为8bit灰度图。
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。
二值图像处理
6.2.2 二值图像的腐蚀与膨胀
二值形态学中的运算对象是集合。设A为图像集合，S为结 构元素，数学形态学运算是用S对A进行操作。二值形态学中两 个最根本的运算——腐蚀与膨胀。
二值 图像
腐蚀
膨胀
1 腐蚀
设目标图像X 和结构元素S， S在X上移动。在每一个当
前位置x,， S+x只有三种可能的状态：
(1) S+xX S+x与X相关最大
定义函数： (1) A(k)=1 (图像〕 A(k)=0 (背景〕〔k=0-8) (2) C(k)=1 (A(k)=1) C(k)=0(A(k)<>1) (3) F= {(1-c(i))-(1-c(i))(1-c(i+1))(1-c(i+2))
以下四个条件都满足时，中(i=心1像,3,素5,置7)-1： 〔1〕 A(0)=1〔中心像素为图形〕 〔2〕 |A(i)|<=3,i=1,3,5,7〔中心像素是背景与图形的边界〕 〔3〕 |A(i)|>=2,i=1-8 〔不消除端点〕 〔4〕 F=1 (保存连接性) 直到没有-1为止。计算连接数的时候，把-1看做0处理。
6.3 图像的几何特征
图像特征是指图像中可用做标志的属性，其中有些是视觉
直接感受到的自然特征〔如：区域的亮度、色彩、纹理或轮
廓等〕，有些是需要变换或测量才能得到的特征〔如：各种
变换的频谱、直方图等〕
y
6.3.1 1. 位置
物体位置由质心O表示
(xi, yj)
质心是物体的面积的中心点
O
x
1 位置
假设二值图像中物体对应的像素位置坐标为(xi, yj) (i=0, 1, …, n－1；j=0, 1, …, m－1)，那么质心位置坐标：
数字图像处理实验6-图像的二值化-轮廓跟踪
《遥感数字图像处理》实验课六
图像的二值化和轮廓跟踪
实验内容
实现图像的二值化处理。
对一幅二值图像实现图像的轮廓跟踪。 （选作）
图像的二值化
二值化就是将原来的灰度图像转换成只有 黑和白两种颜色的图像。
按照上述定义可以编制程序进行轮ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ跟踪
开始 初始化 按照初始搜索 方向跟踪边缘 判断 N 当前点是否与初始 点重合？ 结束
Y
图像的二值化
利用灰度图像直方图阈值二值化 灰度级切片法二值化 等灰度片法二值化
利用灰度图像直方图阈值二值化
对于大多数灰度图像来说，图像中的物体 和背景是有明显的区别。通过选择阈值， 区分图像和背景，以便对物体进行处理。 设定一个阈值，若像素的颜色值大于阈值 则取255，否则就取0。
灰度级切片法二值化
如下图所示，将输入图像的某一灰度级范 围内的所有像素全部置为0（黑），其余 灰度级的所有像素全部置为255（白）， 则生成黑白二值图像。
0 输出
255 0
L
W 输入灰度 255
等灰度片法二值化
将输入图像在某两个等宽的灰度级范围内 的所有像素全部置为0（黑），其余灰度 级的所有像素全部置为255（白），则生 成黑白二值图像。
轮廓跟踪的基本步骤
1、边界提取 2、边界跟踪
边界提取
二值图像边界提取算法就是掏空内部点：如果 原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑 色时，则将该点删除。
边界提取效果
边界跟踪
跟踪准则：从第一个边界点开始，定义初始的搜索方向为沿 左上方；如果上方的点是黑点，则为边界点，否则搜索方向 为顺时针旋转45度。这样一直到寻找到第一个黑点为止。然 后把这个黑点作为新的边界点，在当前的搜索方向的基础上 逆时针旋转90度，继续用同样的方法搜索下一个黑点，直到 返回最初的边界点为止。
数字图像处理第八章二值图像的分析
1
二值图像分析
—— 问题的提出
经过图像分割之后，获得了目标物与非目标 物两种不同的对象。但是提取出的目标物存 在以下的问题：
1）提取的目标中存在伪目标物； 2）多个目标物中，存在粘连或者是断裂； 3）多个目标物存在形态的不同。
2
二值图像分析的目的
二值图像的分析首先是区分所提取出的 不同的目标物，之后，对不同的目标物 特征差异进行描述与计算，最后获得所 需要的分析结果。
1、早期皮肌炎患者，还往往伴 有全身不适症状，如-全身肌肉酸 痛，软弱无力，上楼梯时感觉两 腿费力；举手梳理头发时，举高 手臂很吃力；抬头转头缓慢而费 力。
作业
1）第166页第6题第（1）小题；
2）对第6题的图像进行一次腐蚀处理；
3）对第6题的图像进行一次膨胀处理。
注：结构元素为 S
1 1
0 1
3
二值图像分析的基本概念
为讨论方便起见，这里，假设目标为黑色，背景为白 色。
连接 连通域
多个目标物的情况
4
连接
四连接：当前像素为黑，其四个近邻像素中至 少有一个为黑；
八连接：当前像素为黑，其八个近邻像素中至 少有一个为黑。
四近邻
八近邻
5
连通域
将相互连在一起的黑色像素的集合称 为一个连通域。
• 四接连意义下为6个连通域。 • 八接连意义下为2个连通域。
可以看到，通过统计连通域的个数，即可获得提取的目标物的个数。
6
二值图像的分析方法
贴标签 腐蚀 膨胀 开运算与闭运算
7
皮肌炎图片——皮肌炎的症状表现
皮肌炎是一种引起皮肤、肌肉、 心、肺、肾等多脏器严重损害的， 全身性疾病，而且不少患者同时 伴有恶性肿瘤。它的1症状表现如 下：
深度图像的二值化
深度图像的二值化3.2 深度图像二值化图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。
在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(OCR)、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。
由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息，因此在进行二值化预处理过程中，能否保留原图的主要特征非常关键。
在不同的应用中，图像二值化时阈值的选择是不同的。
因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。
研究者对图像二值化方法进行了讨论，在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。
该算法基于数学形态学理论，较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。
本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。
3.2.1.灰度图像与二值图像数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。
在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。
因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。
一幅数字图像都是由若干个数据点组成的，每个数据点称为像素(pixel)。
比如一幅256×400，就是指该图像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素组成的矩形图。
每一个像素具有自己的属性，如颜色(color)、灰度(grayscale)等，颜色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。
数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。
彩色图像彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红（R）、绿（G）、蓝（B）三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种。
图1-1为彩色图像。
图1-1灰度图像灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。
【数字图像处理】灰度图像二值化
【数字图像处理】灰度图像⼆值化灰度图像每副图像的每个像素对应⼆维空间中⼀个特定的位置，并且有⼀个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。
灰度图像,也称为灰阶图像,图像中每个像素可以由0(⿊)到255(⽩)的亮度值(Intensity)表⽰。
0-255之间表⽰不同的灰度级。
灰度图像⼆值化⼆值化：以⼀个值（阈值）为基准，⼤于（等于）这个值的数全部变为是1（或者0），⼩于等于这个数的就全部将他们变为0（或1）。
⼆值化算法处理飞思卡尔赛道思路：设定⼀个阈值valve，对于图像矩阵中的每⼀⾏，从左⾄右⽐较各像素值和阈值的⼤⼩，若像素值⼤于或等于阈值，则判定该像素对应的是⽩⾊赛道；反之，则判定对应的是⿊⾊的⽬标引导线。
记下第⼀次和最后⼀次出现像素值⼩于阈值时的像素点的列号，算出两者的平均值，以此作为该⾏上⽬标引导线的位置。
摄像头的⼆值化的代码：Void image_binaryzation(){for(int i=0;i{for(int j=0;j{if(Image[i][j] >= Threshold)Image_new[i][j]=1;elseImage_new[i][j]=0;}}}Row是对应采集到的⾏数，Col是列数，Image[i][j]是摄像头采集未⼆值化的数据存放的数组，Img[i][j]是新建的存放⼆值化后的数组。
合适的阈值在阈值⼆值化中，最主要的是选取合适的阈值，这也是⼆值化的难点所在。
常⽤的⼆值化阈值选取⽅法有双峰法、p参数法、⼤律法（Otsu法）、最⼤熵阈值法、迭代法等。
⼤律法（Otsu法）Otsu⽅法⼜名最⼤类间差⽅法，通过统计整个图像的直⽅图特性来实现全局阈值T的⾃动选取，其算法步骤为：1) 先计算图像的直⽅图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量2) 归⼀化直⽅图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点3) i表⽰分类的阈值，也即⼀个灰度级，从0开始迭代4) 通过归⼀化的直⽅图，统计0~i 灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做前景像素) 所占整幅图像的⽐例w0，并统计前景像素的平均灰度u0；统计i~255灰度级的像素(假设像素值在此范围的像素叫做背景像素) 所占整幅图像的⽐例w1，并统计背5) 计算前景像素和背景像素的⽅差 g = w0*w1*(u0-u1) (u0-u1)6) i++；转到4)，直到i为256时结束迭代7）将最⼤g相应的i值作为图像的全局阈值缺陷:OSTU算法在处理光照不均匀的图像的时候，效果会明显不好，因为利⽤的是全局像素信息。
二值图像
二值图像
科技名词定义
中文名称：二值图像
英文名称：binary image
定义：图像上每一像元只有两种可能的数值或灰度等级状态的图像。
应用学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科）
本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布
二值图像 binary image
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。
人们经常用黑白、B&W、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。
二值图像经常出现在数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、二值化和dithering的结果中出现。
一些输入输出设备，如激光打印机、传真机、单色计算机显示器等都可以处理二值图像。
二值图像经常使用位图格式存储。
二值图像可以解释为二维整数格Z，图像变形处理领域很大程度上就是受到这个观点启发。
图片的黑白处理(二值化)
图片的黑白处理（二值化）原始圖片黑白處理后圖片原始圖片：黑白處理后圖片：部分处理代码： code……Dim ts2 As IThresholder = New GlobalMeanThreshold(inbmp)Dim tsBMP As New Bitmap(PictureBox1.Width, PictureBox1.Height) ts2.RenderToBitmap(tsBMP)PictureBox6.Image = tsBMPPictureBox6.Height = PictureBox1.HeightPictureBox6.Width = PictureBox1.WidthPictureBox6.Left = 0PictureBox6.Top = 0……理论知识：灰度图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀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，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，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，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。
为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。
所有灰度大于或等于阀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。
如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就可以得到比较的分割效果。
如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。
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。
opencv二值化图像详解一文看懂各种二值化方法
opencv⼆值化图像详解⼀⽂看懂各种⼆值化⽅法本⽂介绍使⽤不同的阈值⽅法“⼆值化”图像固定阈值分割图解代码import cv2 as cv# 读⼊灰度图像img = cv.imread('baby_g.jpg', 0)# 阈值127分割图像ret, th = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)cv.imshow('thresh', th)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()函数讲解cv.threshold()⽤来实现阈值分割，ret是return value缩写，代表当前的阈值，暂时不⽤理会。
函数有4个参数：参数1：要处理的原图，⼀般是灰度图参数2：设定的阈值参数3：最⼤阈值，⼀般为255参数4：阈值的⽅式，主要有5种。
cv.threshold() 参数4阈值⽅式详解实验import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread('gradient.jpg',0)# 应⽤5种不同的阈值⽅法ret, th1 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)ret, th2 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)ret, th3 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TRUNC)ret, th4 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TOZERO)ret, th5 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TOZERO_INV)titles = ['Original', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV']images = [img, th1, th2, th3, th4, th5]# 使⽤Matplotlib显⽰for i in range(6):plt.subplot(2, 3, i + 1)plt.imshow(images[i], 'gray')plt.title(titles[i], fontsize=8)plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏坐标轴plt.show()实验输出官⽹中的说明⼀点说明很多⼈误以为阈值分割就是⼆值化。
2.二值化——精选推荐
2.⼆值化⼀、⼆值化⼆值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0（⿊⾊）或者255（⽩⾊），也就是让整个图像呈现只有⿊和⽩的效果。
在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255，在⼆值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。
⿊⾊：⼆值化后的R = 0⼆值化后的G = 0⼆值化后的B = 0⽩⾊：⼆值化后的R = 255⼆值化后的G = 255⼆值化后的B = 255那么⼀个像素点在灰度化之后的灰度值怎么转化为0或者255呢？⽐如灰度值为100，那么在⼆值化后到底是0还是255?这就涉及到取⼀个阀值的问题。
三、阈值求取算法1. 傻⽠法2. ⼤律⼆值算法将图像理解成255个图层，每⼀层分布了不同的像素，这些像素垂直叠加合成了⼀张完整的灰度图。
就是找到⼀个合适的灰度值，⼤于这个值的我们将它称之为背景（灰度值越⼤像素越⿊），⼩于这个值的我们将它称之为前景（灰度值越⼩像素越⽩）。
h：图像的宽度w：图像的⾼度（h*w 得到图像的像素数量）t ：灰度阈值（我们要求的值，⼤于这个值的像素我们将它的灰度设置为255，⼩于的设置为0）n0：⼩于阈值的像素，前景n1：⼤于等于阈值的像素，背景n0 + n1 == h * ww0：前景像素数量占总像素数量的⽐例w0 = n0 / (h * w)w1：背景像素数量占总像素数量的⽐例w1 = n1 / (h * w)w0 + w1 == 1u0：前景平均灰度u0 = n0灰度累加和 / n0u1：背景平均灰度u1 = n1灰度累加和 / n1u：平均灰度u = (n0灰度累加和 + n1灰度累加和) / (h * w) 根据上⾯的关系u = w0 * u0 + w1 * u1g：类间⽅差（那个灰度的g最⼤，哪个灰度就是需要的阈值t）g = w0 * (u0 - u)^2 + w1 * (u1 - u)^2根据上⾯的关系，可以推出：（这个⼀步⼀步推导就可以得到）g = w0 * w1 * (u0 - u1) ^ 2然后，遍历每⼀个灰度值，找到这个灰度值对应的 g找到最⼤的 g 对应的 t；算法实现Mat Binary_OSTU(Mat img){// get height and widthint width = img.cols;int height = img.rows;Mat out = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);double p0 = 0;double u0 = 0;double p1 = 0;double u1 = 0;double n0 = 0;double n1 = 0;int val;double max_sb = 0, sb = 0;int threshold = 0;for (int k = 0; k < 255; k++){p0 = 0;u0 = 0;p1 = 0;u1 = 0;n0 = 0;n1 = 0;//分为两类for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){val = (int)(img.at<uchar>(i, j));if (val < k){n0++;u0 += val;}else{n1++;u1 += val;}}}//求出概率，均值u0 = u0 / n0; //第⼀类均值u1 = u1 / n1;p0 = n0 / (width* height);p1 = n1 / (width* height);sb = p0 * p1*pow((u0 - u1), 2);if (sb > max_sb){max_sb = sb;threshold = k;}}cout << "threshold: " << threshold << endl;for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){if ((int)img.at<uchar>(i, j) > threshold)out.at<uchar>(i, j) = 255;elseout.at<uchar>(i, j) = 0;}}return out;}参考⽂献：Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66。