基于灰度图像的阈值分割改进方法开题报告

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阈值分割的原理

阈值分割的基本原理阈值分割是一种常见的图像处理技术，用于将图像中的目标与背景分开。

其基本原理是通过设定一个阈值，将图像中的像素根据其灰度值与阈值的大小关系进行分类，从而实现目标和背景的分割。

1. 灰度图像转换在进行阈值分割之前，首先需要将彩色图像转换为灰度图像。

这是因为彩色图像包含了RGB三个通道的信息，而在阈值分割中只考虑灰度信息。

灰度图像可以通过对彩色图像进行加权平均来获得。

常见的加权平均方法有亮度法和平均法。

亮度法通过计算每个像素点的RGB通道值的加权平均来得到灰度值：Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B其中R、G、B分别表示红、绿、蓝三个通道的取值。

2. 设定阈值设定阈值是阈值分割中最重要的一步。

阈值可以根据应用需求来确定，也可以通过试验找到最佳结果。

在设定阈值时，需要考虑两个因素：目标与背景的灰度差异和图像中的噪声。

如果目标与背景之间的灰度差异较大，可以选择较低的阈值；如果图像中存在较多噪声，可以选择较高的阈值。

设定阈值的常见方法有手动设定、直方图分析和自适应阈值法。

•手动设定：用户根据经验或直觉选择一个合适的阈值。

这种方法简单直接，但需要用户对图像有一定了解。

•直方图分析：通过分析图像的灰度直方图来确定一个合适的阈值。

可以根据直方图上的波峰和波谷来确定分割点。

•自适应阈值法：根据图像局部区域内的灰度特性来自适应地确定阈值。

常见的方法包括基于均值、基于局部方差和基于最大类间方差等。

3. 分割操作在设定了阈值之后，就可以对图像进行分割操作了。

分割操作将图像中所有像素点根据其灰度与设定阈值的大小关系进行分类。

通常情况下，将大于或等于阈值的像素点归为一类（目标），将小于阈值的像素点归为另一类（背景）。

分割操作可以通过以下公式表示：Binary(x, y) = {1, if Gray(x, y) >= Threshold; 0, if Gray(x, y) < Threshold}其中，Binary(x, y)表示二值图像中坐标为(x, y)的像素点的值，Gray(x, y)表示灰度图像中对应像素点的灰度值，Threshold表示设定的阈值。

数字图像处理论文---基于灰度图像的阈值分割改进方法

基于灰度图像的阈值分割改进方法摘要通常人们只对图像的某个部位感兴趣，为了能够把感兴趣的部分提取出来，就得对图像进行分割。

图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像分析和理解。

图像增强就是突出人们感兴趣有用的部分，或者是改善图像的质量，使它尽可能的逼近原图像。

本论文分析了传统的灰度阈值图像分割，即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点，然后，结合图像增强中的微分梯度，对原有图像的细节进行锐化增强，然后再使用这三种方法进行分割，得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较，该方法确实达到了改善分割后图像细节的效果。

该方法在matlab环境下进行了实现，实验结果表明，与传统的阈值分割方法相比，本文的方法不仅克服了传统阈值分割方法的不足，而且还对复杂灰度图像的细节部分具有较好的分割效果，为图像分割方法的改进提供了技术支持。

关键词：图像分割；图像增强；阈值；梯度；matlab目录1.引言 (1)1.1图像分割概述 (1)1.2图像分割的特征 (1)1.3图像分割的发展及现状 (2)1.4研究背景与意义 (2)2.1数字图像处理常用的方法 (3)2.2数字图像处理的目的 (4)2.3数字图像处理的主要内容 (5)2.4数字图像处理应用的工具 (6)3.图像分割的主要方法 (7)3.1基于区域的分割方法 (7)3.2基于边缘的分割方法 (7)3.3基于聚类分析的图像分割方法 (8)3.4基于小波变换的分割方法 (8)3.5基于神经网络的分割方法 (9)3.6 基于模糊集理论的分割方法 (9)4.基于灰度图像的阈值分割方法 (10)4.1.设计流程图 (10)4.2双峰法图像分割 (10)4.3 迭代法 (13)4.4最大类间方差法图像分割 (14)4.5小结 (16)5. 基于图像增强的分割改进算法 (16)5.1具体算法 (16)5.2 双峰法分割 (17)5.3 迭代法分割 (18)5.4最大类间方差法分割 (18)5.5 重复实验步骤 (19)5.6小结 (20)结论 (21)1.引言1.1图像分割概述图像分割就是将图像按照人们的意愿分成许多个区域，使这些区域具有不重叠的特性或者该区域具有实际意义或是几个区域的图像特征相差不大。

如何利用图像处理技术实现图像的阈值分割

如何利用图像处理技术实现图像的阈值分割图像阈值分割是一种基本的图像处理技术，它可以将图像分割成不同的区域，以便于进一步的分析和处理。

在本文中，我们将探讨如何利用图像处理技术实现图像的阈值分割。

让我们了解阈值分割的基本概念。

阈值分割是通过将图像的像素按照一定的标准分成两个或多个不同的区域。

这个标准就是阈值，像素值大于阈值的被分到一个区域，像素值小于阈值的被分到另一个区域。

阈值分割可以用来提取图像中的目标区域，去除图像的背景，或者将图像进行二值化处理。

实现图像的阈值分割，通常需要经过以下几个步骤：1. 图像预处理：我们需要对图像进行预处理，以便更好地进行阈值分割。

预处理的方法包括灰度化、去噪和图像增强等。

2. 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。

这是因为在大多数情况下，图像的阈值分割是基于像素的灰度值进行的。

3. 去噪：当图像受到噪声影响时，阈值分割的效果往往不理想。

因此，我们需要对图像进行去噪处理，以减少噪声对阈值分割的影响。

去噪的方法包括中值滤波、高斯滤波和均值滤波等。

4. 图像增强：图像增强的目的是加强图像的对比度和边缘信息，以便更好地进行阈值分割。

图像增强的方法包括直方图均衡化、拉普拉斯增强和梯度增强等。

5. 选择合适的阈值：在图像预处理之后，我们需要选择一个合适的阈值进行分割。

选择阈值的方法有很多种，常见的有固定阈值法、自适应阈值法和Otsu阈值法等。

不同的方法适用于不同的图像。

6. 图像分割：根据选择的阈值，将图像的像素分成不同的区域。

像素值大于阈值的被分到一个区域，像素值小于阈值的被分到另一个区域。

除了上述基本步骤，还有一些进阶的技术可以用于改进阈值分割的效果，如自适应阈值、多阈值分割以及基于概率模型的阈值分割等。

这些方法可以根据图像特点和需求进行选择和调整，以获得更好的分割结果。

综上所述，利用图像处理技术实现图像的阈值分割是一个相对简单但却非常重要的任务。

通过合理的图像预处理、选择适当的阈值细分割算法，我们可以得到准确的图像分割结果，为后续的图像分析和处理提供有力的支持。

基于深度学习的织物印花分割算法研究

基于深度学习的织物印花分割算法研究作者：汪坤史伟民李建强彭来湖来源：《现代纺织技术》2021年第03期摘要：针对织物图像特征提取和检测问题，研究了一种基于卷积神经网络U-net模型的织物印花分割算法，并根据织物印花的特点对原有模型进行改进，从而更精确地实现对织物印花图像的分割。

实验选取100张原始织物印花图像，并利用人工标注的方法标注出分割好的图像，作为训练的标签，将训练图像和标签通过翻转、裁剪等数据增强算法得到1000张图像和对应标签进行训练。

实验对比了本文算法和一些传统分割算法，结果表明，本文的分割算法能够更有效地分割出织物印花图案。

关键词：织物印花;图像分割;U-net;深度学习中图分类号：TS101 文献标志码：A文章编号：1009-265X（2021）03-0045-06Abstract： Aiming at the problem of fabric image feature extraction and detection， this paper studies a fabric printing segmentation algorithm based on U-net model of convolutional neural network， and improves the original model according to the characteristics of fabric printing so as to more accurately segment the fabric printed image. In the experiment， 100 original fabric printing images were selected， and the segmented images were marked by manual labeling as the training labels. 1000 images and corresponding labels obtained by data enhancement algorithms such as flipping and clipping were trained. The experiment was conducted to compare this algorithm and some traditional segmentation algorithms. The results show that the segmentation algorithm could more effectively segment the fabric printed pattern.Key words： fabric printing; image segmentation; U-net; deep learning織物印花是织物生产过程中重要的环节，对于印花质量的检测必不可少。

阈值分割学习.pptx

o )
P
P1(Z)
E1(Zt)
P2(Z) E2(Zt)
Zt
Z
从前面可以看出，假如：
① 图像的目标物和背景象素灰度级概率呈正态分布，
② 且偏差相等(σ12 = σ22)， ③ 背景和目标物象素总数也相等(θ＝1/2)，
则这个图像的最佳分割阈值就是目标物和背景象素灰度级
两个均值的平均。
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Otsu法是一种使类间方差最大的自动确定阈值的方法，该方法具有简单、处理速度快的特点。
Otsu法阈值分割的基本思想是：
设图像像素为N，灰度范围为[0，L-1],对应灰度级i的像
素为ni，概率为： pi ni / N
选定阈值T把图像中的像素分成两个灰度级C0和C1，C0由灰度值在
[0，T]之间的像素组成，C1由灰度值在[T+1，L-1]之间的像素组成,由
T
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2.迭代阈值选择
迭代阈值选择方法的基本思想是：
开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按照某种策略不断的改进这一估计值，直到满足给定的准则为止。迭代阈值选择方法的步骤：
1. 选择一个初始估计值T（建议初始估计值为图像中最大亮度值和最小亮度值的中间值）。
2. 使用T分割图像。这会产生两组像素：亮度值≥T的所有像素组成的G1，亮度值<T的所有像素组成的G2。
灰度分布概率，整个图像的均值为：T
L 1
i pi
i0
C0和C1的均值为：0
T i0
ipi
0
1Байду номын сангаас
L1 ipi
iT 1
1
其中：
T
0 pi i0
L1

DSP技术实验报告-实验5图像阈值化

电子科技大学电子工程学院标准实验报告（实验）课程名称DSP技术实验题目图像阈值化1.实验目的1)进一步掌握AZURE-BF609开发平台的使用；2)进一步掌握CCES调试方法；3)了解BF609 DSP在图像、视频处理领域的应用；4)了解图像直方图计算、阈值化方法及意义；5)掌握利用PVP进行图像阈值化的方法。

2.实验内容1)加载原始图片，并在液晶屏幕上显示；2)生成16阶灰值直方图，并在液晶屏幕上显示；3)手工设置二值化阈值，生成阈值化图片，并在液晶屏幕上显示（三组数据）；4)设计自适应阈值计算程序，生成阈值化图片，并在液晶屏幕上显示；5)将各步骤生成结果图片以PGM格式保存到磁盘文件中。

3.实验环境1)预装开发环境Cross Core Embedded Studio 1.0.2的计算机；2)BF609开发板一套；AZURE-BF609开发板上带有一片BF609 DSP和一个4.3寸480*272点阵24bit的真彩液晶屏，本实验主要利用BF609的PVP模块进行图像阈值化的处理，并在液晶屏上显示处理前后的结果。

3）ADDS HPUSB-ICE仿真器一套。

4.实验原理1)图像二值化图像二值化是图像处理的基本技术，也是图像处理中一个非常活跃的分支，其应用领域非常广泛，特别是在图像信息压缩、边缘提取和形状分析等方面起着重要作用，成为其处理过程中的一个基本手段。

二值化的目的是将上步的图像增强结果转换成二值图像，从而能得到清晰的边缘轮廓线，更好地为边缘提取、图像分割、目标识别等后续处理服务。

选取合适的分割阈值可以说是图像二值化的重要步骤，过高的阈值会导致一些真实边缘的丢失，过低的阈值又会产生一些无谓的虚假边缘。

在一些简单的图像中，物体的灰度分布比较有规律，背景与各个目标在图像的直方图各自形成一个波峰，即区域与波峰一一对应，每两个波峰之间形成一个波谷。

那么，选择双峰之间的波谷所代表的灰度值T作为阈值，即可实现两个区域的分割。

清晰分割的原理

清晰分割的原理清晰分割是指在图像处理领域中，将图像中的目标与背景进行清晰的分离的一种技术。

在许多图像处理应用中，清晰分割是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们识别出图像中的目标，从而进行后续的处理和分析。

清晰分割的原理主要是基于图像中的目标与背景在颜色、纹理、边缘等方面的差异，通过利用这些差异来将目标与背景进行有效分离。

在图像处理的过程中，清晰分割通常可以分为两个主要的步骤：特征提取和分割算法。

在特征提取阶段，我们会从图像中提取出目标与背景在颜色、纹理、边缘等方面的特征信息。

在分割算法阶段，我们会根据这些特征信息来进行目标与背景的分割。

下面我们将介绍一些常用的清晰分割原理和方法。

一、基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是最简单的一种清晰分割方法。

它的基本原理是将图像中的像素根据其灰度值与预设的阈值进行比较，将像素分为目标和背景两类。

这种方法适用于图像中目标与背景具有明显灰度差异的情况，例如黑白对比鲜明的图像。

然而，对于灰度变化较为平缓的图像，基于阈值的分割方法往往效果欠佳。

二、基于边缘的分割方法基于边缘的分割方法是利用图像中目标与背景边缘的特征来进行分割的一种方法。

其基本原理是通过检测图像中像素灰度变化较大的位置，从而确定目标与背景的边界。

常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt、Canny等。

然而，基于边缘的分割方法往往对噪声、光照变化等因素较为敏感，在实际应用中需要进行一定的预处理和参数调整。

三、基于区域的分割方法基于区域的分割方法是通过对图像中像素进行聚类，将相邻的像素聚合成相似的区域，并将这些区域划分为目标和背景。

这种方法适用于图像中目标与背景的颜色、纹理等特征有较大差异的情况。

常见的基于区域的分割算法包括区域生长法、分水岭法、K均值聚类等。

然而，基于区域的分割方法在处理复杂背景、目标交叠等情况时效果欠佳。

四、基于图像学的分割方法基于图像学的分割方法是一种基于图像全局信息的分割方法，它将图像中的目标与背景分割看作是一个能量最小化的问题，通过最小化目标与背景之间的能量差异来进行分割。

阈值分割原理

阈值分割原理阈值分割是一种数字图像处理中常用的像素分割方法，其原理主要是基于图像灰度值的统计特性。

其思路是分别统计图像中不同灰度级别的像素个数，通过确定一个灰度值作为阈值，将图像中的像素分成两类，进而实现对图像的分割。

阈值分割的基本原理是通过将图像灰度值分为两个区间，从而将灰度低于或高于阈值的像素分为两类，从而实现图像的二值化处理。

本文将对阈值分割的基本原理、常用的实现方法以及应用进行全面的介绍。

阈值分割的基本原理阈值分割的基本原理是将图像中的像素分为两个部分，一部分为灰度值大于等于阈值的像素，另一部分为灰度值小于阈值的像素。

此时，我们可以将分割出来的灰度值较低的像素赋值为0，灰度值较高的像素赋值为1，从而将其转化为二进制图像。

这种方法通常用于物体检测、图像分割、OCR等领域，其中图像分割是其中应用最为广泛的领域之一。

在将图像进行阈值分割时，需要找到一个合适的阈值。

阈值可以是任何一个位于图像灰度值范围之内的值。

阈值分割方法需要根据具体的场景进行灰度值的筛选，通常可以选择采用迭代法、聚类法、最大间隔法和形态学方法等实现。

1. 迭代法迭代法通常是一种较为常见的方法。

这种方法的基本思路是：先在图像的灰度值范围内随机选取一个阈值，然后对目标二值化图像进行处理，将灰度大于或等于该阈值的像素设为前景像素（白色），将小于该阈值的像素设为背景像素（黑色）。

接着，可以计算出前景和背景的平均灰度值，将其作为新的阈值。

将新阈值作为该算法的输入，重复执行该算法，直到图像中的前景像素和背景像素稳定不变为止。

2. 聚类法聚类法是一种常用的阈值寻找方法。

该方法基于聚类分析的思想，将图像中的像素分为多个簇。

这些簇是按照图像灰度值进行排序的，每个簇的中心都对应一种不同的灰度值。

在这种情况下，我们可以寻找显著区分不同灰度值区间的簇，以确定阈值。

3. 最大间隔法最大间隔法是一种基于统计学原理的方法，它可以有效地找到分离前景像素和背景像素的最佳阈值。

图像处理毕业设计题目

图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。

膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。

用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。

要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。

待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。

要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。

3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。

视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。

通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。

要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。

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 i o n a lO t s u me t h o d [J ].A c t a A u t o m a t i c aS i n ,1993,19:101105.[10]景晓军,李剑峰,刘郁林.一种基于三维最大类间方差的图像分割算法[J ].电子学报,2003,31(9):12811285.[11]C HA N GC ,C H E N K ,WA N GJ ,e t a l .Ar e l a t i v e e n t r o p y b a s e d a p p r o a c h i n i m a g e t h r e s h o l d i n g [J ].P a t t e r nR e c o gn ,1994,27(9):12751289.[12]B R I N K A D.M i n i m u ms p a t i a l e n t r o p y t h r e s h o l d s e l e c t i o n [J ].I E E EP r o c e e d i n g s ,1995,142(3):128132.925 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。

一种基于色差灰度图像的足球机器人足球识别方法

第21卷第4期2009年12月江苏工业学院学报JOU RN AL OF JIAN GSU P OLY T ECHN IC U N IVERSIT YVo l121No14Dec12009文章编号:1673-9620(2009)04-0068-04一种基于色差灰度图像的足球机器人足球识别方法*刘波1,胡爱萍2,范骏波1(11河海大学机电工程学院,江苏常州213022;21江苏工业学院,江苏常州213016)摘要:针对足球机器人足球识别问题,提出构建R-G色差灰度图像,通过灰度阈值分割和消除小面域,较好地实现对Rob o-Cu p中型组规定比赛用球的快速准确识别。

同时,针对比赛环境中场外与足球近似颜色物体的干扰,结合全景图像特征,采用目标面域大小和图像坐标系下的像素距离构建阈值滤波,较好地解决了场外物体对目标足球识别的干扰问题。

关键词:足球机器人;足球识别;RG色差图像;全景图像;干扰滤除中图分类号:T P24文献标识码:AA Football Recognition Method for Soccer Robot Based onColor Aberration Gray-Level ImageLIU Bo1,H U Ai-ping2,FAN Jun-bo1(1.Co lleg e of M echanical and Electrical Eng ineering,H ohai U niv ersity,Chang zhou213022,China; 2. Jiang su Polytechnic U niv ersity)Abstract:Aimed to solv e football recog nition of soccer ro bo t,a nov el method w as propo sed.Firstly a co-l o r aber ration g ray-lev el image w as set by subtracting G com ponents from R com ponents.Then,g ray-lev el threshold filtering by setting pr oper threshold value and blob filtering w er e processed.Recog nition of fo otball specifying in Ro bo Cup M SL com petition w as realized accur ately and quickly.Further more,con-sidering the characteristic of om ni-vision image,a threshold filter m ethod w as also pro posed,w hich con-structed threshold using the size of o bjective region and pixel distance betw een the center of o bjective re-g ion and the center of the im ag e under im age co ordinate.By using this m ethod,the distur bance caused by objects o utside the ground w hose co lor w as similar to that o f the ball in the co mpetitio n circum stance w as filtered in m ost cases.Key words:soccer r obo t;fo otball r ecognitio n;RG co lor aberr ation image;o mni-visio n imag e;disturb-ance filter机器人足球赛是由加拿大大不列颠哥伦比亚大学教授A1an Mackw or th在1992年的1次国际人工智能会议上提出[1],为机器人学科的发展提供了1个具有标志性和挑战性的课题。

基于改进的Otsu算法的遥感图像阈值分割

基于改进的Otsu 算法的遥感图像阈值分割韩青松1,贾振红1,杨杰2,庞韶宁31.新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐 830046;2.上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海 200240;3.新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所,新西兰奥克兰 1020提要:传统的Otsu 算法仅仅适用于目标与背景分布均匀的图像,在处理遥感图像时具有一定的局限性。

本文在分析传统的Otsu 算法原理的基础上,结合遥感图像灰度级多、信息量大和边界模糊的实际情况,提出了一种改进的O ts u 算法,用图像的方差信息代替均值信息计算最佳的分割阈值,实现遥感图像阈值分割。

实验仿真结果表明,与传统的Otsu 算法以及其它的一些改进的Otsu 算法相比,本文算法具有明显的优越性。

关键词:Otsu 算法;方差信息;均值信息;遥感图像阈值分割中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:0253-2743(2010)06-0033-02Remote sensing image thresholding segmentation based on the modified Otsu algorithmHAN Qing-s ong 1,JIA Zhen-hong 1,YA NG Jie 2,PA NG Shao-ning 31.College of Information Science and Engineering,Xi njiang Uni versity,Urumqi 830046,China;2.Ins titute of Image Processing and Pattern Recogniti on,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China;3.Knowledge Engi neering and Dis covery Res earch Ins ti tute,Auckland Universi ty of Technology,Auckland 1020,Ne w ZealandAbs tract:The traditional Otsu algorithm only sui t w ell-di stributed images in target and background.When us ed in processing the remote sensi ng i mages,it exis ts s ome limitati ons.Based on the traditi onal Ots u .s princi ples,this paper proposes a modified Otsu algorithm which combines the charac ters of the remote sensing image:more gray-scale ,great information and fuzz y boundaries.In order to calculate the optimum thres hold of the re mote sensi ng image,thi s paper uses the variance information ins tead of the mean information.Co mpared with the tradi ti onal Otsu algorithm and other modified algorithms,the experi mental resul t show that this al gori thm has obvious advantages.K ey words :Otsu al gori thm;variance information;mean information;remote s ensing i mage thresholdi ng segmentati on收稿日期:2010-10-11基金项目:科技部国际科技合作项目(项目编号;2009DF A12870)作者简介:韩青松(1983-),男,硕士研究生,主要研究方向:数字图像处理。

一种改进的二维直方图的图像阈值分割方法

f ( m , n) 为待处理图像的像素 ( m , n) 的灰度值 , g ( m , n) 为像素 ( m , n) 的邻域灰度均值 , 0 ≤ f ( m , n) ≤ L - 1 , 0 ≤ g ( m , n) ≤L - 1) , 区域 0 和目标 ( 或背景) 对应 , 区域 1 和背景 ( 或目标) 对应 , 而区域 2 和区域 3 表示边界点和噪声点 , 多数情况下 , 区域边界附近的像点数与整幅图像的像点数比较 , 数量很少 , 所以很多算法都将这两个区域忽略 , 而在求出最优阈值 ( S , T) 后 , 将区域 2 、区域 3 化归到区域 0 或区域 1 中 , 而这是导致这类方法存在误差的根源。为解决这一问题 ,文献 [ 7 ] 提出用模糊聚类来分割区域 2、区域 3 。文献 [ 11 ] 针对这两个区域点的邻域像素归属提出了一种分类方法 , 但它们都是基于区域 0 、区域 1 分割后的阈值结果。文献 [ 12 ] 则提出用一条二维灰度直方图上的二次曲图1 传统的二维灰度直方图线来进行分割 , 解决了一定问题 ,但不足之处是这样就更复杂 ,计算所耗费的时间更多 ,并且同样也要依靠对区域 0 、区域 1 计算的阈值结果。从上面的分析可以看出 ,这种区域划分方法本身有一定的不足。既然像素点的灰度值和它的邻域灰度均值比较接近 ,这些点应该分布在直方图的对角线周围 , 而这种划分方式将区域 2 、区域 3 中的背景点和目标点认作了噪声和边缘丢掉 ,而将目标和背景区域 0 、区域 1 也可能存在的噪声点和边缘点认作了目标点和背景点。根据以上分析 ,基于这种划分的阈值的计算必然会出现偏差 ,而且在寻找最佳阈值时需要遍历整个解空间 [ 0 , L - 1 ] ×[ 0 , L - 1 ] , 非常耗费时间 , 导致算法的实时性太差。为了加快阈值的求取过程 , 文献 [ 8 ] 提出用模拟退火算法来寻优 ,文献 [9 ,10 ] 提出用遗传算法来寻优。如何能在计算时尽量多地包含背景和目标内部点 , 减少噪声的干扰 , 缩小解空间 ,加快算法的运行速度 , 这是该类算法所需解决的问题 ,也是本文的出发点。 212 改进的二维直方图二维直方图的横坐标依然采用像素的灰度值 f ( m , n) , 纵坐标改为采用像素的灰度值与其邻域的灰度均值的差的绝对值 | f ( m , n) - g ( m , n) | 。改进后的二维直方图形式如图 2 所示。依然选一组阈值 ( S , T) , S 对应图像的像素灰度

阈值分割的三角方法

阈值分割的三角方法阈值分割是一种基于图像灰度或颜色信息进行图像分割的方法。

其中，三角方法是一种常用的阈值分割算法。

本文将介绍三角方法的基本原理、算法步骤以及应用领域，并从理论与实际应用两个方面进行讨论。

一、三角方法的基本原理三角方法是一种基于直方图形态学的阈值分割算法，它主要利用直方图的三角形区域对图像进行分类，从而得到最佳的分割阈值。

其基本原理可以概括如下：1.首先，计算图像的直方图，得到每个灰度级的像素数量。

2.然后，根据直方图的形状判断图像的峰值和谷值。

通过识别峰值和谷值可以得到直方图的模态数。

3.接下来，根据峰值和谷值之间的直方图极小值点确定三角形区域，将直方图分成多个子区域。

4.最后，在三角形区域内选择最佳分割阈值，即使得区域内所有像素点的灰度或颜色值尽可能地接近三角形的顶点。

二、三角方法的算法步骤三角方法的算法步骤如下：1.对图像进行灰度转换，将彩色图像转为灰度图像或将多通道图像转为单通道图像。

2.计算图像的直方图，统计每个灰度级的像素数量。

3.判断直方图的峰值和谷值，得到直方图的模态数。

4.根据峰值和谷值之间的直方图极小值点确定三角形区域的顶点。

5.在三角形区域内选择最佳分割阈值，可以采用最大类间方差法、最小错误分类法等标准。

6.对图像进行二值化操作，将图像根据最佳分割阈值进行分类，得到分割结果。

三、三角方法的应用领域三角方法广泛应用于图像分割领域，其主要应用领域包括但不限于以下几个方面：1.医学图像分割：三角方法在医学图像分割中被广泛应用，如X射线图像分割、磁共振图像分割等。

通过三角方法可以快速准确地提取感兴趣的解剖结构或病变区域，并为医生的诊断和治疗提供有力的支持。

2.工业图像分割：三角方法可以用于工业图像中的缺陷检测、目标识别等场景。

例如，利用三角方法可以实现对电子产品表面的缺陷检测，提高生产效率和产品质量。

3.自然图像分割：自然图像中常常包含复杂的目标或背景，如景物、人物等。

ostu法计算阈值

ostu法计算阈值OSTU法是一种常用的图像分割方法，用于将图像分成两个部分：前景和背景。

本文将介绍OSTU法的原理和计算阈值的步骤。

一、OSTU法的原理OSTU法是基于图像的灰度直方图的分析来确定阈值的。

它的基本思想是使得图像的前景和背景之间的类间方差最大化，即使得前景和背景之间的差异最大化。

二、计算阈值的步骤1. 首先，读取图像并将其转换为灰度图像。

通过将彩色图像转换为灰度图像，可以简化计算并减少计算量。

2. 然后，计算灰度图像的直方图。

直方图表示了图像中每个灰度级的像素数量。

3. 接下来，计算每个可能的阈值下的类内方差。

类内方差是指在某个阈值下，将图像分成前景和背景两部分后，前景和背景内部的像素灰度值的方差之和。

4. 然后，计算每个可能的阈值下的类间方差。

类间方差是指在某个阈值下，将图像分成前景和背景两部分后，前景和背景之间的像素灰度值的方差。

5. 最后，选取使得类间方差最大化的阈值作为最终的分割阈值。

三、OSTU法计算阈值的优势OSTU法计算阈值的优势在于它能够自动选择最佳的阈值，而无需用户进行手动调整。

这一点尤其适用于大量图像的处理和分割任务。

四、OSTU法的应用领域OSTU法广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

例如，它可以用于图像分割、边缘检测、目标识别等任务中。

在医学影像领域，OSTU法也常用于肿瘤分割、血管分割等应用中。

五、OSTU法的局限性虽然OSTU法在很多情况下表现良好，但它也有一些局限性。

首先，OSTU法假设图像的前景和背景之间的差异是明显的，但在一些复杂的图像场景中，前景和背景之间的差异可能较小。

其次，OSTU 法对噪声敏感，当图像包含大量噪声时，OSTU法可能产生错误的分割结果。

六、总结OSTU法是一种常用的图像分割方法，通过使得图像的前景和背景之间的类间方差最大化来确定阈值。

它具有自动选择最佳阈值的优势，并广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

然而，OSTU法也有一些局限性，需要根据具体的应用场景进行选择和调整。

数字图像处理智慧树知到答案章节测试2023年西安理工大学

第一章测试1.下列哪个关于图像的描述是不对的（）。

A:计算机视觉是为设备或机器人提供眼睛的功能。

B:数字图像中的最小单位是像素。

C:温度分布图是不可见的，所以不属于图像。

D:图像是对客观存在物体的一种模仿与描述。

答案:C2.以下属于从图像到图像的处理的有（）。

A:图形建模B:3D打印C:图像增强D:图像去噪答案:CD3.图像变换的目的改变一幅图像的大小或形状。

（）A:错B:对答案:A4.根据二维图像构造出三维物体的图像是图像几何变换的研究内容。

（）A:错B:对答案:A5.图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行描述，并对目标物进行定量分析。

（）A:对B:错答案:A第二章测试1.图像数字化过程中涉及到的操作有（）。

A:采样B:去噪C:压缩D:量化答案:AD2.数字图像坐标系往往采用的是（）。

A:矩阵坐标系B:笛卡尔坐标系C:大地坐标系D:直角坐标系答案:A3.伪轮廓现在的产生主要是因为采用了比较低的量化步长（）A:错B:对答案:A4.对应不同的场景内容，一般数字图像可以大致分为（）。

A:二值图像B:彩色图像C:伪彩色图像D:灰度图像答案:ABD5.以下哪些属于灰度直方图的性质（）。

A:灰度直方图是一个对图像亮度分布的统计量。

B:由灰度直方图可以反推出原始图像C:灰度直方图表征的是图像的一维信息D:灰度直方图与图像之间是一对多的映射关系答案:BCD第三章测试1.图像增强是通过将图像中重要的内容进行增强，并抑制不重要的内容，从而改善画面质量。

（）A:错B:对答案:B2.直方图均衡化一定能带来对比度的提升。

（）A:错B:对答案:A3.直方图均衡化操作中包含的步骤有（）。

A:求原图的灰度分布概率B:计算各个灰度值的累计分布概率C:求原始图像的灰度直方图D:进行直方图均衡化映射计算答案:ABCD4.动态范围指的是（）。

A:图像的清晰程度B:图像的灰度分布C:图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围D:图像的亮度对比程度答案:C5.一般说来，非线性的动态范围调整比线性动态范围调整能够取得更为良好的效果。

python的kapur 阈值法

python的kapur 阈值法摘要：1.介绍kapur 阈值法的原理及应用2.python 实现kapur 阈值法的方法3.实例分析4.总结正文：一、kapur 阈值法的原理及应用kapur 阈值法是一种基于图像灰度直方图的阈值分割方法，其目标是通过选择一个或多个阈值将图像中的像素划分为不同的类别。

该方法适用于图像由灰度值相差较大的目标和背景组成，且目标区域内部像素灰度分布均匀一致，背景区域像素在另一个灰度级上也分布均匀的情况。

在这种情况下，图像的灰度直方图会呈现出双峰特性，选取位于这两个峰值中间的谷底对应的灰度值作为灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较的结果将像素划分为不同的类别。

二、python 实现kapur 阈值法的方法在python 中，可以通过以下步骤实现kapur 阈值法：1.导入所需的库：`numpy` 和`matplotlib`。

2.读取图像并转换为灰度图像。

3.计算图像的灰度直方图。

4.找到直方图的峰值，计算阈值。

5.使用阈值对图像进行分割。

6.显示分割后的图像。

以下是一个示例代码：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 读取图像并转换为灰度图像img = plt.imread("image.jpg")gray = np.array(img)# 计算图像的灰度直方图hist = np.bincount(gray)# 找到直方图的峰值，计算阈值threshold = np.where(hist == np.max(hist))[0]# 使用阈值对图像进行分割segmented = np.zeros_like(gray)segmented[(gray < threshold) | (gray > threshold)] = 255# 显示分割后的图像plt.imshow(segmented, cmap="gray")plt.show()```三、实例分析以一张包含两个目标物体（前景和背景）的图像为例，使用kapur 阈值法进行分割。

数字图像处理与分析的部分填空与选择题

一、填空题1、数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。

数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为。

2、数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是，如图像测量等。

3. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。

其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是。

4. 数字图像处理包括很多方面的研究内容。

其中，的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。

5. 量化可以分为均匀量化和两大类。

6. 是指一秒钟内的采样次数。

7. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和两大类。

8. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可分为、灰度图像和彩色图像三类。

9. 采样所获得的图像总像素的多少，通常称为。

10. 所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行__________，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。

11. 动态范围调整是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行压缩，将所关心部分的灰度级的变化范围____________，由此达到改善画面效果的目的。

12 动态范围调整分为线性动态范围调整和________________两种。

13. 动态范围调整分为________________和非线性动态范围调整和两种。

14. 直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行____________，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。

15. 直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行_____________，从而达到清晰图像的目的。

16. 直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到______________的目的。

17. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。