图像的二值化阈值分割示例
图像处理中的阈值分割算法
图像处理中的阈值分割算法图像处理是一种广泛应用的技术，涉及到计算机视觉、人工智能、医学影像处理等领域。
而阈值分割算法是图像处理中的基础算法之一，其应用广泛，包括图像二值化、图像增强、图像去噪等等。
阈值分割算法的原理阈值分割算法本质上是将图像分为两个部分，其中一部分是我们希望得到的目标图像，另一部分则是我们不需要的背景或者噪声。
阈值本身就是用于区分这两个部分的分类标准，当像素值高于阈值时，该像素点被分类为目标图像，而低于阈值时则被分类为背景或噪声。
通常情况下，我们需要调整阈值的大小来达到最佳的效果。
常见的阈值分割算法下面我们来介绍几种常用的阈值分割算法：1. 简单阈值法简单阈值法是最基本的阈值分割算法，其步骤非常简单：首先选择一个阈值，将图像分为两类，然后计算每类的像素平均值，再将两者的平均值求平均作为一个新的阈值，不断迭代，直到得到一个稳定的结果。
这种方法简单易行，但是对于噪声敏感，效果不稳定。
2. Otsu算法Otsu算法是一种自适应阈值分割算法，也是比较常见的一种算法。
它的基本思路是寻找一个最佳的阈值，使得目标图像和背景图像的类内方差最小，而类间方差最大。
3. 自适应阈值法自适应阈值法是一种基于局部图像特征的分割方法，其思路是将图像分成若干个子区域，然后在子区域内分别计算阈值，最后通过叠加的方式得到整张图像的最终阈值。
这种算法适用于逐渐变化的光照情况下的图像分割。
4. 谷底阈值法谷底阈值法是一种基于图像梯度的分割方法，其思路是通过找到图像梯度的最大值和最小值来确定阈值位置。
该算法适用于较大的、均匀亮度的图像分割。
总结阈值分割算法是一种广泛应用的图像处理方法，其优点是简单易行，但是缺点也很明显，对于噪声和不稳定的光照情况下准确性有限。
因此，在应用中需要根据具体情况选择对应的算法，以达到最佳的图像分割效果。
niblack二值化分割算法详解(一)
niblack二值化分割算法详解(一)Niblack二值化分割算法详解1. 算法背景二值化分割是图像处理中的一种基础操作，在很多应用中都起到了重要作用。
Niblack二值化分割算法是一种基于局部阈值的图像分割方法，能够根据不同区域的亮度自适应地进行阈值选择，从而有效地分离前景和背景。
2. 算法原理Niblack二值化分割算法的基本原理是根据每个像素点的局部邻域灰度值计算一个动态阈值，根据该阈值将像素点分为前景和背景两类。
具体计算公式如下：T(x, y) = μ(x, y) + k * σ(x, y)其中，T(x, y)表示像素点(x, y)的动态阈值，μ(x, y)表示(x, y)的邻域灰度值的平均值，σ(x, y)表示邻域灰度值的标准差，k为可调参数，用于控制分割的敏感性。
3. 算法步骤Niblack二值化分割算法的主要步骤如下：1.将图像转换为灰度图像。
2.对每个像素点的邻域进行计算，得到动态阈值。
3.根据动态阈值将像素点分为前景和背景两类，生成二值图像。
4. 算法优缺点Niblack二值化分割算法具有以下优点：•简单易实现。
•能够适应不同像素区域的亮度差异。
•能够有效分离前景和背景。
然而，该算法也存在一些缺点：•对噪声敏感。
•对图像亮度突变较大的情况适应能力较差。
5. 应用领域Niblack二值化分割算法在一些特定领域具有广泛应用，包括：•文字图像识别。
•文档图像处理。
•条形码和二维码识别。
6. 总结Niblack二值化分割算法是一种简单但有效的图像分割方法。
它通过根据像素点的局部邻域灰度值计算动态阈值，能够适应不同区域的亮度差异，从而实现前景和背景的有效分离。
然而，该算法对噪声敏感，适应能力较差，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调优和改进。
以上便是对Niblack二值化分割算法的详细解释，希望对读者有所帮助。
参考文献： - Niblack, W. A., An Introduction to Digital Image Processing. Prentice-Hall, 1986.。
c语言 二值化算法
c语言二值化算法C语言二值化算法引言：二值化是一种图像处理技术，将灰度图像转化为黑白图像，即将像素点的灰度值映射为0或255。
它在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域有着广泛的应用。
本文将介绍C语言中常用的二值化算法及其实现原理。
一、二值化算法的原理二值化算法的核心思想是根据像素点的灰度值将其映射为黑或白两种颜色。
通常情况下，我们选择一个阈值，将灰度值大于阈值的像素点设为白色，小于等于阈值的像素点设为黑色。
这样就实现了图像的二值化。
二、全局阈值二值化算法全局阈值二值化算法是最简单、最常用的二值化算法之一。
其基本原理是通过计算图像的平均灰度值或者直方图，选择一个合适的阈值进行二值化。
具体步骤如下：1. 计算图像的平均灰度值或者直方图；2. 根据选择的阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；3. 将二值化后的图像输出。
三、自适应阈值二值化算法全局阈值二值化算法存在一个问题，即当图像的亮度不均匀时，选择一个固定的阈值就会导致一部分像素点被错误地分为黑色或白色。
为了解决这个问题，自适应阈值二值化算法被提出。
自适应阈值二值化算法的基本原理是根据图像的局部特征选择不同的阈值。
具体步骤如下：1. 将图像分割成若干个子区域；2. 对每个子区域计算一个局部阈值；3. 根据局部阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；4. 将二值化后的图像输出。
四、基于Otsu算法的二值化算法Otsu算法是一种自适应阈值二值化算法，其基本原理是通过最大类间方差来选择阈值。
具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图；2. 遍历所有可能的阈值，计算每个阈值对应的类间方差；3. 选择使类间方差最大的阈值作为最终的二值化阈值；4. 根据阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；5. 将二值化后的图像输出。
五、C语言实现二值化算法的示例代码下面是一个使用C语言实现全局阈值二值化算法的示例代码：```c#include <stdio.h>void binaryzation(int threshold, int width, int height, unsigned char *input, unsigned char *output) {for (int i = 0; i < width * height; i++) {if (input[i] > threshold) {output[i] = 255;} else {output[i] = 0;}}}int main() {int threshold = 128; // 阈值int width = 640; // 图像宽度int height = 480; // 图像高度unsigned char input[width * height]; // 输入图像unsigned char output[width * height]; // 输出图像// 读取输入图像的灰度值// 调用二值化函数binaryzation(threshold, width, height, input, output);// 输出二值化后的图像return 0;}```六、总结本文介绍了C语言中常用的二值化算法及其实现原理。
opencv otsu’s 二值化(大津阈值分割法
opencv otsu’s 二值化(大津阈值分割法OpenCV 中的 Otsu's 二值化（Otsu's thresholding）是一种常用的图像二值化方法。
该算法的核心思想是，通过分离图像中的前景和背景像素，确定最佳的阈值，使分割结果的类间方差最大化。
在实际应用中，该算法可以用于图像分割、车牌识别、文本识别等领域。
以下是针对该算法的详细步骤。
1. 加载图像首先，我们需要使用 OpenCV 中的 imread() 函数加载需要进行二值化处理的图像。
在加载时，需要指定图像的路径，并使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE 参数将图像转换为灰度图像。
2. 阈值计算在 Otsu's 二值化算法中，需要计算最佳的阈值。
计算方法如下：1）统计图像灰度级数（0-255）中，每个灰度级出现的概率。
2）计算每个灰度级所占比例即概率密度函数：P(i)，i为灰度级，P为概率。
3）设阈值为 T，则可分为两类像素：一类为灰度值小于 T 的像素，另一类为灰度值大于等于 T 的像素。
4）计算类内方差和类间方差：则a. 类内方差，即前景和背景各自的方差之和，可通过以下公式计算：$$w_0 \sigma_0^2 + w_1 \sigma_1^2 $$其中，w0 和 w1 为前景和背景的权重，即像素点数占整个图像像素点数的比例；$\sigma_0^2$ 和 $\sigma_1^2$ 分别表示前景和背景的方差。
b. 类间方差，即前景和背景之间的方差，可通过以下公式计算：$$w_0w_1(\mu_0 - \mu_1)^2$$其中，$\mu_0$ 和 $\mu_1$ 表示前景和背景的平均灰度值。
5）计算类间方差的最大值，并将对应的灰度级作为最佳阈值。
3. 二值化在确定最佳阈值后，我们可以使用 cv2.threshold() 函数将图像进行二值化处理。
该函数可以将图像中小于阈值的像素点设置为黑色（0），大于等于阈值的像素点设置为白色（255）。
《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。
图像处理技术中的阈值分割与二值化方法
图像处理技术中的阈值分割与二值化方法在图像处理领域中，阈值分割与二值化方法是一种常用且重要的技术。
它们可以将一幅灰度图像分为多个亮度不同的区域，从而提取出我们感兴趣的目标。
阈值分割与二值化方法在很多应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像增强、字符识别等。
本文将详细介绍这两种方法的原理和常见应用。
我们来了解一下阈值分割的原理。
阈值分割是基于图像的灰度值来进行图像分割的一种方法。
它主要通过设置一个阈值，将图像中的像素根据其灰度与阈值的关系划分为两类：亮区域和暗区域。
对于每个像素，如果其灰度值大于阈值，则划分为亮区域，否则划分为暗区域。
这样，我们就可以得到一幅二值图像，其中亮区域的像素值为255（白色），暗区域的像素值为0（黑色）。
阈值分割方法有多种，常见的有全局阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割等。
全局阈值分割是在整幅图像上寻找一个全局的阈值进行分割，适用于图像中目标与背景之间的灰度差异较大的情况。
自适应阈值分割则是根据图像中每个像素周围的灰度值来确定其阈值，适用于图像中目标与背景之间的灰度差异较小的情况。
多阈值分割则是将图像分为多个灰度级别的区域，适用于图像中存在多个目标的情况。
除了阈值分割，二值化方法也是一种常见的图像处理技术。
二值化方法将一幅灰度图像转换为二值图像，即将所有像素的灰度值限定为两种取值：0和255。
这种方法可以将图像的细节信息保留，同时降低图像的复杂度。
常见的二值化方法有全局二值化和局部二值化。
全局二值化方法是通过设定一个全局的灰度阈值，将图像中的像素根据其灰度与阈值的关系划分为两类。
与阈值分割类似，全局二值化也是将灰度值高于阈值的像素设为255（白色），低于阈值的像素设为0（黑色）。
不同之处在于，全局二值化是在灰度图像上进行的操作，而阈值分割可以是在原始彩色图像上进行。
局部二值化方法与全局二值化方法相比，更加适用于灰度变化较大、光照不均匀的图像。
它将图像分成很多个小块，在每个小块上进行局部阈值分割。
niblack二值化分割算法详解
niblack二值化分割算法详解Niblack二值化分割算法是一种常用的图像处理算法，用于将灰度图像转化为二值图像。
该算法基于局部阈值的概念，通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。
Niblack算法的核心思想是将图像分为多个小的局部区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。
根据这些统计值，可以得到每个像素点的阈值。
具体的计算公式如下：T(x, y) = μ(x, y) + k * σ(x, y)其中，T(x, y)表示像素点(x, y)的阈值，μ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度均值，σ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度标准差，k是一个可调节的参数，用于控制阈值的灵敏度。
在实际应用中，通常将图像分为多个大小相等的小区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。
根据计算得到的阈值，将图像中的像素点进行二值化处理，即将灰度值大于阈值的像素点设为白色，灰度值小于等于阈值的像素点设为黑色。
Niblack算法的优点是简单易懂，计算速度快，适用于各种类型的图像。
然而，由于该算法是基于局部阈值的计算，对于光照不均匀或者噪声较多的图像，可能会产生较大的误差。
因此，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化。
除了Niblack算法，还有一些其他常用的二值化分割算法，如Sauvola算法、Otsu算法等。
这些算法在具体实现上有所不同，但基本思想都是通过计算像素点周围区域的统计值来确定阈值，从而实现图像的分割。
总之，Niblack二值化分割算法是一种简单有效的图像处理算法，可以将灰度图像转化为二值图像。
通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化，以达到更好的分割效果。
二值化与分段
二值化与分段
二值化和分段是数字图像处理中常用的两种技术，用于处理图像中的灰度信息，将图像转换为黑白（二值）图像或根据灰度级别进行分段。
这两种技术通常用于图像分析、物体检测、边缘检测和特征提取等应用。
1. 二值化（Binarization）：
2. 二值化是将灰度图像转换为黑白图像的过程，其中只有两个值：白色和黑色。
通常，通过设置一个阈值，将图像中的像素灰度值与阈值进行比较，大于阈值的像素被设为白色，小于等于阈值的像素被设为黑色。
这种处理有助于突出图像中的目标物体或特定特征。
3. 分段（Segmentation）：
4. 分段是将图像划分为不同的区域或分段，每个区域内的像素具有相似的属性或特征。
分段的目的是将图像分成具有不同特征的部分，以便进一步的分析或处理。
分段可以基于像素的灰度值、颜色、纹理等特征进行，也可以使用不同的分段算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。
通常，在数字图像处理中，二值化和分段经常一起使用。
首先，可以对图像进行分段以识别不同的对象或区域，然后对每个分段进行二值化以进一步处理或分析。
这两种技术在计算机视觉、医学影像处理、文档识别等领域都有广泛的应用，用于从图像中提取有用信息和特征。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
具体实现的方法是先做出图像的灰度直 方图，若只出现背景和目标物两区域部分所 对应的直方图呈双峰且有明显的谷底，则可 以将谷底点所对应的灰度值作为阈值t，然后 根据该阈值进行分割就可以将目标从图像中 分割出来。
这种方法适用于目标和背景的灰度差较 大，直方图有明显谷底的情况。
（1）要确定航空照片中的森林、耕地、城市 区域等，首先需要将这些部分在图像上分 割出来。
（2）要辨认文件中的个别文字，也需先将这 些文字分选出来。
（3）要识别和标定细胞的显微照片中的染色 体，需要用图像分割技术。 一幅图像通常是由代表物体的图案与背 景组成，简称物体与背景。若想从一幅图像 中“提取”物体，可以设法用专门的方法标 出属于该物体的点，如把物体上的点标为 “1”，而把背景点标为“0”，通过分割以 后，可得一幅二值图像。
以上这两类方法互为对偶，相辅相成，有时 还要将它们结合起来，以得到更好的分割效果。
7.2 基于阈值选取的图像分割方法
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。 这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像 中分割出目标区域与背景区域，这种方法称 为灰度阈值分割方法。
设图像为f (x, y) ，其灰度级范围是[0，L-1]，在
0和L-1之间选择一个合适的灰度阈值T，则图像分
割方法可描述为：
1 g(x,y) 0
f(x,y)T f(x,y)T
这样得到的g (x, y)是一幅二值图像。
7.2.1 灰度阈值分割
1．阈值分割原理
常用的图像分割方法是把图像灰度分成不同的 等级，然后用设置灰度门限(阈值)的方法确定有意义 的区域或分割物体的边界。
双峰法比较简单，在可能情况下常常作 为首选的阈值确定方法，但是图像的灰度直 方图的形状随着对象、图像输入系统、输入 环境等因素的不同而千差万别，当出现波峰 间的波谷平坦、各区域直方图的波形重叠等 情况时，用直方图阈值法难以确定阈值，必 须寻求其他方法来选择适宜的阈值。
7.2.3 直方图最大熵阈值 一维直方图
• 图像分割的应用领域
机器阅读理解 OCR录入 遥感图像自动识别 在线产品检测 医学图像样本统计 医学图像测量 图像编码 图像配准的预处理
图像分割的意义 是把图像分成若干个有意义区域的处
理技术。其从本质上说是将各像素进行分 类的过程。分类所依据的特性可以是像素 的灰度值、颜色或多谱特性、空间特性和 纹理特性等。
7.1 图像分割
图像分割的目的
图像分割是指通过某种方法，使得画面场景 被分为“目标物”及“非目标物”两类,即将图像 的像素变换为黑、白两种。
因为结果图像为二值图像，所以通常又称图 像分割为图像的二值化处理。
图像分割示例
图像分割示例
——条码的二值化
局 部 放 大
图像分割示例
——肾小球区域的提取
常用的阈值化处理就是图像的二值化处理，即 选择一个阈值，将图像转换为黑白二值图像，用于 图像分割及边缘跟踪等预处理。
图像阈值化处理的变换函数表达式为
255 f(x,y)T
g(x,y) 0
f(x,y)T
两种变换曲线
图像的二值化阈值分割示例
（a）原图像
（b）图像直方图
（c）分割阈值T=90
（d）分割阈值T=130
（e）分割阈值T=180
在图像的阈值化处理过程中，选用不同 的阈值其处理结果差异很大。
阈值过大，会提取多余的部分；而阈值过 小，又会丢失所需的部分。
因此，阈值的选取非常重要。
灰度图像二值化实例
2．灰度图像多区域阈值分割 图像中的区域（n=4）
在各区域的灰度差异设置n个1
gn1
gn
f (i, j) T0 T0 f (i, j) T1
Tn2 f (i, j) Tn1 f (i, j) Tn1
图像中各点经上述灰度阈值法处理后，各个有 意义区域就从图像背景中分离出来。
含有多目标图像的直方图
7.2.2 直方图阈值
1．直方图阈值的双峰法
当灰度图像中画面比较简单且对象物的灰度 分布比较有规律，背景和对象物在图像的灰度 直方图上各自形成一个波峰，由于每两个波峰 间形成一个低谷，因而选择双峰间低谷处所对 应的灰度值为阈值，可将两个区域分离。
直方图的双峰与阈值
直方图阈值双峰法实例
I=imread(‘blood.bmp’); %读入灰度图像并显示 imshow(I); figure;imhist(I); %显示灰度图像直方图 Inew=im2bw(I,140/255); %图像二值化，根据
140/255确定的阈值，划分目标与背景 figure;imshow(Inew);
第7章 图像分割
7.1 图像分割 7.2 基于阈值选取的图像分割方法 7.3 基于区域的图像分割方法 7.4 基于边缘检测的图像分割 7.5 Hough变换检测法
学习目标
• 了解图像分割的类别和作用 • 掌握基于阈值选取的图像分割方法 • 掌握基于区域的图像分割方法 • 掌握基于边缘检测的图像分割方法 • 了解Hough变换检测法
?
图像分割示例
——细菌检测
图像分割示例
——印刷缺陷检测
图像分割示例
——印刷缺陷检测
局部放大图
检测结果
图像分割的难点
• 从前面的例子可以看到，图像分割是比较困难 的。原因是画面中的场景通常是复杂的，要找 出两个模式特征的差异，并且可以对该差异进 行数学描述都是比较难的。
图像分割
把图像空间按照一定的要求分成一些 “有意义”的区域的技术叫图像分割。 例 如：
• 图像分割方法分类：
大致可以分为基于边缘检测的方法和基于区 域生成的方法。
第一类为找出图像的边缘信息，首先检出局 部特性的不连续性，再将它们连成边界，这些边 界把图像分成不同的区域，从而分割出各个区域， 常用边缘检测方法有基于边缘检测的图像分割、 基于阈值选取的图像分割；
第二类为基于区域生成的方法，是将像素分 成不同的区域，根据相应的区域特性在图像中找 出与其相似的部分并进行处理，常用的方法有区 域生长、分裂-合并分割方法。