基于迭代阈值的女书分割算法研究

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基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究

ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓ３ｋｉｎｄｏｆｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｉｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，
ＪｕＩＬ，２０１３
文章编号：１０００ —２３７５（２０１３）０２ —０２５２— ０６
基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究
谢凯，王新生
（１．湖北大学资源环境学院，湖北武汉４３００６２；２．００６２）摘要图像分割技术为遥感图像解译和分类的一种重要方法，目前主要应用在中分辨率影像中，由于高分辨率影像
ＸＩＥＫａｉ，ＷＡＮＧＸｉｎｓｈｅｎｇ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００６２，Ｃｈｉｎａ；
ｐａｐｅｒ，ｗｅａｐｐｌｉｅｄｔｈｅｎｏｉｓｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｔｒａｔｅｇｙｔｏｉｍｐｒｏｖｅｉａｇｍｅｓｅｍｅｇｎｔａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ

自动阈值迭代法及Otsu法实验报告

数字图像处理实验自动阈值迭代法及Otsu法姓名：学好：指导老师：王韬时间：2012年5月自动阈值迭代法及Otsu法实验报告一、实验原理大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。

图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。

从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。

对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t分割出的前景和背景两部分构成了整幅图像，而前景取值u0，概率为 w0，背景取值u1，概率为w1，总均值为u，根据方差的定义即得该式。

因方差是灰度分布均匀性的一种度量,方差值越大,说明构成图像的两部分差别越大, 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变小，因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

二、实验步骤自动阈值（迭代法）步骤（1）估计一个阈值T（比如均值）（2）用阈值T将灰度直方图分割成两个区域R1、R2（3）分别计算两个区域R1、R2内的灰度平均值u1和u2（4）选择新阈值T=(u1+u2)/2（5）重复上述工作3~5次，直到前后两次的阈值不变自动阈值（Otsu法）步骤（1）.计算直方图（2）.设置初值：wi(0)以及ui(0)（3）.从1到最大值设置阈值T。

更新wi (t)以及ui (t)。

计算σb(t) * σb(t)。

（4）.选取最大σb(t) * σb(t)对应的T三、实验程序#include <afx.h>#include <windows.h>#include <iostream.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>int nWidth; //图像宽度int nHeight; //图像高度int nColorBits; //每个像素所占位数int nColor; //图像颜色数int nLen; //图像文件大小，以字节数计int nByteWidth; //图像每行字节数BYTE *lpBitmap; //指向图像首字节的指针BYTE *lpBits; //指向图像实际数据的指针void OpenFile(CString FileName);void SaveFile(CString FileName);void OtusTHreshold(void);/*函数名称OpenFile() 功能：读取一幅BMP图像*/void OpenFile(CString FileName){//创建文件语句HANDLEhFile=::CreateFile(FileName,GENERIC_READ,FILE_SHARE_READ,NULL,OPEN _EXISTING,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL);if(hFile==0){printf("不能打开文件，请重新选择！\n");return;}//读取图像文件DWORD WriteNum;BITMAPFILEHEADER BFH;//文件头ReadFile(hFile,&BFH,14,&WriteNum,NULL);//读取文件头，共14个字节if((BFH.bfType!='MB')||(WriteNum!=sizeof(BITMAPFILEHEADER))){printf("不是BMP位图文件或数据有误！\n");return;}nLen=GetFileSize(hFile,NULL)-sizeof(BITMAPFILEHEADER);//获取文件的长度lpBitmap=new BYTE[nLen];//存放图像，包括图像的信息头、调色板和像素数据ReadFile(hFile,lpBitmap,nLen,&WriteNum,NULL);//读取图像数据//设置全局变量的值BITMAPINFOHEADER *BIH=((BITMAPINFOHEADER *)lpBitmap);//图像文件的信息头nWidth=BIH->biWidth;//图像的宽度nHeight=BIH->biHeight;//图像的高度nColorBits=BIH->biBitCount;//图像的颜色数nByteWidth=(nWidth*nColorBits+31)/32*4;//图像的扫描宽度nColor=(nColorBits>8)?0:(1<<nColorBits);//调色板中的颜色数lpBits=lpBitmap+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+sizeof(RGBQUAD)*nColor;//指向图像数据的实际位置CloseHandle(hFile);//关闭文件句柄}/*函数名称SaveFile() 功能：保存一幅BMP图像*/void SaveFile(CString FileName){//创建一个文件来保存图像文件HANDLEhFile=::CreateFile(FileName,GENERIC_WRITE,FILE_SHARE_WRITE,NULL,CR EATE_ALWAYS,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL);if(hFile==0){printf("不能创建文件，请重新选择！\n");return;}//创建一个文件头，并保存到创建的文件中unsigned long WriteNum;BITMAPFILEHEADER BFH;BFH.bfType='MB';BFH.bfSize=nLen+sizeof(BITMAPFILEHEADER);BFH.bfOffBits=sizeof(BITMAPFILEHEADER)+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+n Color*sizeof(RGBQUAD);BFH.bfReserved1=BFH.bfReserved2=0;WriteFile(hFile,&BFH,sizeof(BITMAPFILEHEADER),&WriteNum,NULL);//保存改变的位图文件数据WriteFile(hFile,(BITMAPINFOHEADER*)lpBitmap,nLen,&WriteNum,NULL);CloseHandle(hFile);//关闭文件句柄}/*图像分割Otsu法*/void Otus(void){int i,j;//循环变量int nGrayHistogram[256];//灰度直方图数组，并初始化memset(nGrayHistogram,0,sizeof(nGrayHistogram));//统计各个灰度级对应的像素个数，并存放到灰度直方图数组中int nPixel;for(j=0;j<nHeight;j++){for(i=0;i<nWidth;i++){nPixel=lpBits[nByteWidth*j+i];//获取当前像素点的灰度值nGrayHistogram[nPixel]++;//对灰度值统计计数}}float u0,u1;//c0组和c1组的均值float w0,w1;//c0组和c1组的概率int nCount0;//c0组的像素总数int nT,nBestT;//阈值和最佳阈值（对应方差最大时的阈值）float fVaria,fMaxVaria=0;//方差和最大方差//统计直方图中像素点的总数，并存放到nSum中int nSum=0;for(i=0;i<256;i++)nSum+=nGrayHistogram[i];//令阈值nT从0遍历到255for(nT=0;nT<256;nT++){//当阈值为nT时，计算c0组的均值和概率u0=0;nCount0=0;for(i=0;i<=nT;i++){u0+=i*nGrayHistogram[i];nCount0+=nGrayHistogram[i];}u0/=nCount0;w0=(float)nCount0/nSum;//当阈值为nT时，计算c1组的均值和概率u1=0;for(i=nT+1;i<256;i++)u1+=i*nGrayHistogram[i];u1/=(nSum-nCount0);w1=1-w0;fVaria=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);//计算两组间的方差if(fVaria>fMaxVaria)//记录最大方差和最佳阈值{fMaxVaria=fVaria;nBestT=nT;}}//利用最佳阈值对源图像作分割处理for(j=0;j<nHeight;j++){for(i=0;i<nWidth;i++){if(lpBits[j*nByteWidth+i]<nBestT)lpBits[j*nByteWidth+i]=0;elselpBits[j*nByteWidth+i]=255;}}}void main(){char OpenFileName[200];char SaveFileName[200];cout<<"请输入图像路径"<< endl;gets(OpenFileName);cout<<"请输入保存图像路径"<< endl;gets(SaveFileName);OpenFile(OpenFileName);Otus();cout<<"已完成!"<< endl;SaveFile(SaveFileName);delete []lpBitmap;}四、实验结果原图像：处理后图像：。

迭代法阈值分割

迭代法阈值分割
迭代法阈值分割是将图像根据其灰度值划分成两个不同的区域的分割
方法。

该方法基于不同灰度级别的像素点在一定阈值下的分布情况。

迭代
法的过程是：首先将图像的灰度值按照一定方式分类，再计算每个分类的
平均值作为阈值，然后将这个阈值与原来设置的阈值进行比较，如果不相等，则再次分类，直到阈值不再改变，即分割结束。

迭代法阈值分割的步骤如下：
1.设置初始阈值（一般是灰度值的平均值）。

2.将图像的灰度值按照阈值分为两个区域。

3.分别计算两个区域的平均灰度值。

4.将计算出的平均灰度值作为新的阈值，与原来的阈值进行比较。

5.如果两个阈值相同，则分割结束；如果不同，则将新的阈值作为初
始阈值，重新进行分割。

6.重复步骤2至步骤5，直到阈值不再改变，分割结束。

迭代法阈值分割是一种简单的图像分割方法，但是结果可能不够理想，因为它不能处理图像中灰度值分布不均匀的情况，也不能处理图像的噪声。

因此，在实际应用中需要结合其他方法来提高分割效果。

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法
童小念;刘娜
【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
【年(卷),期】2008(032)002
【摘要】为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.
【总页数】4页(P301-304)
【作者】童小念;刘娜
【作者单位】中南民族大学计算机科学学院,武汉,430074;中南民族大学计算机科学学院,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于遗传算法的图像阈值分割算法研究 [J], 相卓
2.基于改进遗传算法的最佳熵多阈值三维医学图像分割算法 [J], 王毅;牛奕龙;田沄;
董建园;郝重阳
3.基于遗传算法的二维双阈值Otsu图像分割算法 [J], 金元郁;张洪波;冯宇
4.基于遗传算法的最优直方图阈值图像分割算法 [J], 王亮申;欧宗瑛;侯杰;于京诺;朱玉才;曲衍国;王保卫;宋进桂
5.基于改进遗传算法的最优阈值图像分割算法 [J], 孙艳歌;邵罕
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基于迭代阈值的女书分割算法研究

基于迭代阈值的女书分割算法研究摘要：女书文字图像分割是女书信息化处理中一个重要的环节，是进一步进行女书识别的基础。

介绍了迭代阈值分割方法的基本原理，程序流程，并将其运用到女书文字分割当中。

实验表明，该算法在女书文字分割中运行时间短，阈值选择准确，取得了较好的分割效果。

关键词：迭代阈值；女书；图像分割0 引言随着光学字符识别(OCR)技术的发展，越来越多的文字采用OCR 技术进行信息化处理。

女书作为一种濒临灭绝的文字，采用OCR技术对复杂背景下女书文字的识别，对保护女书具有非常重要的理论意义和实用价值。

女书文字图像分割是女书文字特征提取和女书文字识别的基础，其质量的好坏将直接影响到后续女书特征提取及识别的效果，因此，作为文字识别基础的文字分割是至关重要的。

本文将迭代阈值图像分割算法应用到女书文字分割中，该算法具有较快的运行速度，取得了较好的分割效果。

1 阈值处理阈值处理又叫门限处理，是区域分割技术的一种，利用图像中目标和背景在灰度上的差异，选择一个或多个合适的阈值，通过判断图像中每个像素点的特征属性是否满足阈值的要求来确定图像中该像素点属于目标区域还是背景区域，从而产生二值图像，对于目标与背景有较强对比度的图像具有良好的效果。

阈值处理分为局部阈值处理和全局阈值处理。

常用的局部阈值处理有Niblack法，Bernsen法等，局部阈值处理对文字图像进行分割时，由于需要分析局部领域的灰度分布情况，处理速度较慢，同时还会出现伪影等问题。

典型的全局阈值处理有迭代阈值法、大津法和最大熵方法等，全局阈值算法简单，对于目标和背景明显分离，直方图分布呈双峰的图像效果良好，对于噪声干扰较大的非双峰直方图分布的图像，分割效果较差。

实验采用的女书文字图像目标和背景明显分离，易采用全局阈值处理。

在全局阈值处理中，大津法虽效果较好，但运行速度较慢，而迭代阈值法运行速度较快，分割效果也较好。

2 迭代阈值2.1 迭代阈值原理迭代阈值选择方法的基本思想是：选择一个阈值作为初始值，然后按照某种策略不断地改进这一估计值，每个新阈值应优于上次阈值，直到满足给定的准则为止。

图像阈值分割方法研究进展20年(1994-2014)

图像阈值分割方法研究进展20年(1994-2014)吴一全;孟天亮;吴诗婳【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2015(030)001【摘要】阈值分割是图像分割领域中使用最为普遍的一类简单而有效的方法,多年来受到许多学者的广泛关注,发表了大量的研究成果.作者曾于20年前对1962-1992年阈值分割的研究状况做了一个阶段性的回顾与总结.时至今日,阈值分割方法已经获得了巨大的发展,新思路、新方法层出不穷.本文旨在对近20年来阈值分割领域常用的一些方法再次进行概括和分类,其中包括近年来新提出的阈值分割方法,也包括对经典方法的改进.文中给出了这些方法的基本思想和公式,阐明了各种方法的特点及其适用范围,以期为今后阈值分割的相关研究提供一些思路和启迪.【总页数】23页(P1-23)【作者】吴一全;孟天亮;吴诗婳【作者单位】南京航空航天大学电子信息工程学院,南京,210016;华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,武汉,430074;南京理工大学江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室,南京,210094;南京水利科学研究院港口航道泥沙工程交通部重点实验室,南京,210029;长江科学院武汉市智慧流域工程技术研究中心,武汉,430010;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京,210016;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京,210016【正文语种】中文【中图分类】TN911.73;TP391.41【相关文献】1.基于二维直方图的彩色图像全局阈值分割方法研究 [J], 韩玲燕;王佳丽2.基于HS通道的大豆图像自适应阈值分割方法研究 [J], 姚雨晴;张武;宋一帆;左冠鹏;徐伟豪;李绍稳3.基于HS通道的大豆图像自适应阈值分割方法研究 [J], 姚雨晴;张武;宋一帆;左冠鹏;徐伟豪;李绍稳4.改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法 [J], 刘沛津;王曦;贺宁5.钢坯表面点印字符图像自适应阈值分割方法 [J], 张家财;张良力;曾飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的快速迭代阈值选择算法

一种改进的快速迭代阈值选择算法杨培;陈沿锦;贾金芳;姚荷花;任洋甫【摘要】针对迭代阈值选择算法每次迭代计算灰度阈值的过程存在大量重复计算的问题,提出了基于均值累计和频次累计的快速迭代阈值选择算法.对快速迭代阈值选择算法和迭代阈值选择算法阈值计算的时间开销及图像二值化分割进行了实验分析,结果表明:文中提出的快速迭代阈值选择算法可有效的对实验图像进行二值化,该算法可显著降低迭代过程的时间开销.当图像尺寸达到10000?10000时,快速迭代阈值选择算法的时间消耗可降低至迭代阈值选择算法的10%,验证了快速迭代阈值算法的有效性.【期刊名称】《青海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(036)003【总页数】6页(P34-39)【关键词】迭代阈值选择法;快速迭代阈值选择法;图像二值化;图像分割【作者】杨培;陈沿锦;贾金芳;姚荷花;任洋甫【作者单位】青海大学计算机技术与应用系,青海西宁 810016;青海大学计算机技术与应用系,青海西宁 810016;青海大学计算机技术与应用系,青海西宁 810016;青海大学计算机技术与应用系,青海西宁 810016;青海大学计算机技术与应用系,青海西宁 810016【正文语种】中文【中图分类】TP391.41图像分割是指将图像中有意义的特征区域或需要应用的特征区域提取出来[1]。

图像分割技术被广泛应用于医学、农业、遥感、公共安全等[2-5]领域。

作为高级图像处理应用的基础步骤，图像分割算法的性能将直接影响最终的处理结果。

现有的图像分割技术中，基于阈值的分割方法是一种广泛使用的图像分割技术。

阈值分割方法的基本原理为通过计算不同的阈值将图像中的像素划分为几个类别，当只有一个用于划分类别的阈值时称为单阈值分割，单阈值分割将图像中的像素分为前景和背景。

若原始图像为f(x,y)，阈值为T，输出图像为g(x,y)，其中(x,y)为像素在图像中位置坐标，则阈值分割后输出图像与原始图像之间的关系为：f(x,y)>T 时，g(x,y)=1表示该像素为前景像素；f(x,y)T时，g(x,y)=0表示该像素为背景像素。

基于阈值法的图像分割

数字图像处理课基于阈值法的图像分割实验目的：利用图像分割技术中阈值分割中的迭代法实现图像分割。

实验原理：迭代法原理迭代法的的设计思想是，开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按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。

在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改进策略。

好的改进策略应该具备两个特征：一是能够快速收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生的阈值优于上一次的阈值。

下面介绍一种迭代法：① 选择图像灰度的中值作为初始阈值Th② 利用阈值Th 把图像分割为两个区域C i 和C 2，用下式计算区域C i 和C 2的灰度均值J 1和J 2•"丄7 f(x,y) (i =1,2)，N Ci 为第i 类中的像素个数 N C i (x,y)£i③ 计算出Ji 和J 后，用下式计算出新的阈值Th new ④ 重复②和③，直到Th new 和Th 的差小于某个特定的值实验程序源代码:%读取图像 %将真彩色图像转换为灰度图像 %把灰度图像的数据类型转换成转换成双精度浮点类型 g=f>=T;Tn=0.5*(mea n(f(g))+mea n(f(~g)));don e=abs(T-T n)<0.1;T=T n;endT r=im2bw(f,T); %使用阈值变换法把灰度图像转换成二值图像 clc;clear all;f=imread('1.jpg');f=rgb2gray(f);f=im2double(f);T=0.5*(min(f(:))+max(f(:))); done=false;while ~do nefigure,imshow(f),title('原图');figure,imshow(r),title('迭代法');实验结果：实验用了三幅图像，结果如下:file Edit View Insert Taals Desktop Window Help原團%显示一张二值图像I 口丨回File Edit View Insert Tools Desktop Window Help Dc^QS □S|"B EM Figure 1CD回JM Figure 2 [ 口 [回File Edr Viev Inser Tool Desktc Windo Helt、MM迭代法。

基于直方图的迭代式自动阈值分割技术研究

基于直方图的迭代式自动阈值分割技术研究摘要：首先介绍了直方图及其实现，进行了灰度处理，最后对迭代式自动阈值法技术进行了研究，介绍了其核心思想以及算法的实现，完成了图像阈值分割。

关键词：迭代式；自动阈值；图像分割0 引言图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。

分割出来的各区域对某种性质例如灰度、纹理而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔；区域边界是明确的；相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。

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。

不连续性的应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。

相似性的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。

门限(阈值)处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。

本文研究了一种传统的图像分割方法——阈值法，通过迭代方法选取阈值。

由于直方图能够很好地反映图像中目标和背景在灰度特征上的差异等灰度分布特征, 和使用直方图进行阈值化的简单性和直观性, 利用直方图进行图像阈值化一直是图像分割的一个主流。

基于直方图的图像分割主要研究直方图构造和阈值选择两个问题。

1 获取直方图在数字图像处理中，灰度直方图是最简单且最有用的工具，可以说，对图像的分析与观察直到形成一个有效的处理方法，都离不开直方图。

灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数或该灰度级像素出现的频率。

有时我们需要知道一幅图中的灰度分布情况，这时就可以采用灰度直方图来表示，即横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度出现的个数或该灰度级像素出现的频率，它只能反映图像灰度分布的情况，而不能反映图像像素的位置，即所有的空间信息全部丢失。

用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围，一般一幅图应该利用全部或几乎去哪不可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔，丢失的信息将不能恢复。

下面是获取直方图的算法实现：iMaxGrayValue=0;iMinGrayValue=255;for (i=0;i < lWidth ;i++){for(j=0;j < lHeight ;j++){// 指向源图像倒数第j行，第i个象素的指针lpSrc=(char *)lpDIBBits + lLineBytes * j + i;pixel=(unsigned char)*lpSrc;lHistogram[pixel]++;//修改最大，最小灰度值if(iMinGrayValue > pixel){iMinGrayValue=pixel;}if(iMaxGrayValue < pixel){iMaxGrayValue=pixel;}}}2 基于直方图的灰度处理灰度处理过程只与像素的灰度有关系，与像素的位置无关，假设对横坐标为x，纵坐标为y的像素f（x,y）=g，经过灰度处理，其输出的灰度值为f`(x,y)=T(g)。

迭代法求阈值

迭代法求阈值Finding the threshold value through iteration is a common approach in various fields such as signal processing, image segmentation, and machine learning. This method involves repeatedly adjusting the threshold value until a certain criterion is met, such as maximizing the separation between classes or minimizing the error rate. While it can be a time-consuming process, iteration allows for fine-tuning the threshold to achieve the desired result.通过迭代法求解阈值在信号处理、图像分割和机器学习等领域中是一种常见方法。

这种方法涉及反复调整阈值直到达到某种准则，如最大化类别之间的分离度或最小化错误率。

虽然这可能是一个耗时的过程，但迭代允许对阈值进行微调以实现所需的结果。

One of the key advantages of using iteration to find the threshold value is its flexibility. Unlike fixed thresholding methods, which rely on predetermined values, iteration allows for dynamic adjustment based on the characteristics of the data. This adaptability is particularly useful when dealing with complex or uncertain data distributions, where a static threshold may not be effective.使用迭代法找到阈值的一个关键优势是其灵活性。

python迭代式阈值分割

python迭代式阈值分割迭代式阈值分割是一种常用的图像处理方法，可以将图像中的目标物体与背景进行有效分割。

本文将介绍使用Python进行迭代式阈值分割的步骤和技巧。

我们需要导入必要的库，如OpenCV和NumPy。

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以用于图像处理和分析。

NumPy是一个用于数值计算的库，可以方便地处理图像数据。

接下来，我们需要加载待处理的图像。

可以使用OpenCV的imread()函数来读取图像文件，参数为图像文件的路径。

读取后的图像数据将保存在一个NumPy数组中。

然后，我们可以对图像进行灰度化处理。

灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理的复杂度。

可以使用OpenCV的cvtColor()函数来实现灰度化，参数为输入图像和转换类型。

接下来，我们需要选择一个合适的阈值进行分割。

阈值分割是将图像中的像素分为目标和背景的方法，通过设定一个阈值，将大于该阈值的像素设置为目标，小于阈值的像素设置为背景。

阈值的选择对分割效果至关重要，通常需要根据具体图像的特点进行调整。

可以尝试不同的阈值，并观察分割结果的效果。

然后，我们可以使用OpenCV的threshold()函数进行阈值分割。

该函数的参数包括输入图像、阈值、最大像素值和阈值类型。

根据阈值类型的不同，可以选择不同的分割效果，如二值化、反二值化、截断等。

接下来，我们可以使用迭代的方式来调整阈值，以得到更好的分割效果。

迭代式阈值分割的思想是根据当前阈值计算目标和背景的平均灰度值，然后将平均灰度值作为新的阈值，再次进行分割。

这个过程会一直迭代下去，直到阈值不再发生变化为止。

在每次迭代中，我们需要计算新的阈值，并更新分割结果。

可以使用NumPy的mean()函数来计算平均灰度值，然后将其作为新的阈值进行分割。

可以使用OpenCV的compare()函数来比较图像中的像素值和阈值，得到新的分割结果。

我们可以将分割结果保存为图像文件。

基于Python的图像阈值化分割（迭代法）

基于Python的图像阈值化分割（迭代法）1.阈值化分割原理通过对图像的灰度直⽅图进⾏数学统计，选择⼀个或多个阈值将像素划分为若⼲类。

⼀般情况下，当图像由灰度值相差较⼤的⽬标和背景组成时，如果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，这时图像的灰度直⽅图会呈现出双峰特性。

在这种情况下，选取位于这两个峰值中间的⾕底对应的灰度值T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，根据⽐较的结果将图像中的像素划分到两个类中。

像素灰度值⼤于阈值T的像素点归为⼀类，其余像素点归为另⼀类。

经阈值化处理后的图像g(x,y)定义为：其中f(x,y)为原图像，T为灰度阈值，g(x,y)为分割后产⽣的⼆值图像。

2.算法流程图3.代码实现from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#读⼊图⽚并转化为矩阵img = plt.imread('2.jpg')im = np.array(img)# 矩阵⼤⼩l = len(im)w = len(im[0])#求初始阈值zmin = np.min(im)zmax = np.max(im)t0 = int((zmin+zmax)/2)#初始化相关变量初始化t1=0res1=0res2=0s1=0s2=0#迭代法计算最佳阈值while abs(t0-t1)>0:for i in range(0,l-1):for j in range(0,w-1):if im[i,j]<t0:res1=res1+im[i,j]s1=s1+1elif im[i,j]>t0:res2=res2+im[i,j]s2=s2+1avg1=res1/s1avg2=res2/s2res1 = 0res2 = 0s1 = 0s2 = 0t1 = t0 #旧阈值储存在t1中t0=int((avg1+avg2)/2) #计算新阈值#阈值化分割#像素点灰度值⼩于最佳阈值t0⽤0填充，其余⽤255填充im = np.where(im[...,:] < t0, 0, 255)#绘制原图窗⼝plt.figure()plt.imshow(img , cmap='gray')plt.title('original')#绘制原图直⽅图并显⽰最佳阈值plt.figure()plt.hist(img.ravel(),256)plt.title('hist')plt.axvline(t0) #绘制最佳阈值分割线plt.text(25, 6100, "Best Threshold:{}".format(t0), size = 15, alpha = 0.8) #绘制阈值化分割后图像plt.figure()plt.imshow(Image.fromarray(im) , cmap='gray')plt.title('new')#绘制阈值化分割后图像的直⽅图plt.figure()plt.hist(im.ravel(),256)plt.title('hist')plt.show()4.阈值化分割结果原始图像原始图像直⽅图阈值化分割后图像阈值化分割后图像直⽅图到此这篇关于基于Python的图像阈值化分割(迭代法)的⽂章就介绍到这了,更多相关Python 图像阈值化分割内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。

基于迭代阈值的女书分割算法研究

第１卷第９０期
软件导刊
ＳＯｔｒｆｗａｅＧｕｉｅｄ
基于迭代阈值的女书分割算法研究
黑光月
（中南民族大学计算机科学学院，北武汉４０７）湖３０４
摘要：书文字图像分割是女书信息化处理中一个重要的环节，进一步进行女书识别的基础。介绍了迭代阈值女是
一
分布情况，理速度较慢，时还会出现伪影等问题。典处同型的全局阈值处理有迭代阈值法、津法和最大熵方法大等，局阈值算法简单，于目标和背景明显分离，方图全对直分布呈双峰的图像效果良好，于噪声干扰较大的非双峰对直方图分布的图像，割效果较差。实验采用的女书文字分图像目标和背景明显分离，采用全局阈值处理。在全局易阈值处理中，津法虽效果较好，运行速度较慢，迭代大但而
个像素点与之比较，于Ｔ小的像素点划分为目标区域中的点，于等于Ｔ大的像素点划分为背景区域中的点。
中图分类号：３１６ＴＰ０．
文献标识码：Ａ
文章编号：６２７０（０１０ — ０１０１７ —８０２１）９０６ — ２阈值法运行速度较快，割效果也较好。分

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

总676期第十四期2019年5月河南科技Henan Science and Technology 基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究刘芳华余丽萍（郑州轻工业大学，河南郑州450000）摘要：针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题，提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。

通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计，增强变异的多样性，加快搜索的收敛速度，以获取遥感图像分割的最佳阈值。

实验仿真结果表明：该算法降低了阈值搜索时间，同时取得了良好的图像分割结果。

关键词：遗传算法；阈值分割；遥感图像中图分类号：TP751文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2019）14-0037-02Remote Sensing Image Segmentation Based on ImprovedThreshold of Genetic OperatorLIU Fanghua YU Liping （Zhengzhou University of Light Technology ，Zhengzhou Henan 450000）Abstract:Aiming at the low accuracy of remote sensing image segmentation in complex background,a remote sens⁃ing image segmentation algorithm based on improved threshold of genetic operator was proposed.Through the optimi⁃zation designofselection,crossover and mutation operators in genetic algorithm,the diversity of mutation was en⁃hanced,and the convergence speed of search was accelerated to obtain the optimal threshold of remote sensing imagesegmentation.The simulation results show that the algorithm reduces the search time of threshold and achieves good image segmentation results.Keywords:Genetic Algorithms ；threshold segmentation ；remote sensing images1研究背景遥感图像是由装载在如卫星、航天飞机等远离地表的平台上的遥感器拍摄得到的地面图像。

基于树剪枝的典籍文本快速切分方法研究——以《茶经》的翻译为例

基于树剪枝的典籍文本快速切分方法研究——以《茶经》的翻译为例姜欣;姜怡;方淼;汪榕培【摘要】以<茶经>的翻译为例,基于树剪枝理论提出了一种典籍文本快速切分方法.首先,采用似然比统计量计算两字、三字甚至多字候选单元;然后在此基础上基于树剪枝的思想构建了典籍文本快速切分的模型算法,并构建了基本流程图;最后,以<茶经>为例验证了本算法的有效性和合理性.理论分析和算例表明,该算法能有效地对典籍文本进行自动切分,并简化了计算时间的复杂度.在推广中国典籍的对外传译方面具有良好的应用前景.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2010(024)006【总页数】5页(P10-13,42)【关键词】切分;树剪枝;似然比;茶典籍;机辅翻译【作者】姜欣;姜怡;方淼;汪榕培【作者单位】大连理工大学外语学院、电信学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学外语学院、电信学院,辽宁,大连,116024;东北大学秦皇岛分校,电子信息系,河北,秦皇岛,066004;大连理工大学外语学院、电信学院,辽宁,大连,116024【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言中国浩瀚典籍是中华文化的瑰宝，亟待向世界传播。

可典籍中大量的术语、典故、专有名词等造成了典籍在阅读、理解和翻译上的困难。

以茶文化典籍为例，从唐代陆羽《茶经》至清朝的《续茶经》已有几十部作品，可由于茶文化中一些专业术语的存在使得读者难以准确迅速地阅读、理解甚至翻译，而这构成了目前茶文化对外传播与交流的瓶颈。

因此，如何对典籍文本的自动切分就成了关键问题。

目前，典籍文本的汉语词语自动切分方法大致可以分成三类：基于词典的方法[1-4]，基于统计的方法[5-9]和混合的方法[10-13]。

基于词典的方法主要借助于词典，遵循一定的匹配原则对文本进行扫描，进而进行文本词句的划分，可遗憾的是由于受到词典的限制，基于词典的方法难以处理词典未登录词，因此就会存在语句理解上的歧义。

基于迭代阀值分割法的植物特征图像处理

基于迭代阀值分割法的植物特征图像处理官飞【摘要】通过构建好的植物分类识别系统,运用图像处理算法中迭代阀值法对植物的特征图像进行分割运算,获取植物属性图像中的个性特征,解决了传统植物识别速度慢、准确率低等问题.【期刊名称】《辽宁科技学院学报》【年(卷),期】2018(020)004【总页数】4页(P17-19,16)【关键词】识别系统;迭代阀值;分割运算【作者】官飞【作者单位】福建林业职业技术学院,福建南平353200【正文语种】中文【中图分类】TP391.41在构建好的植物分类识别系统上，把采集到的植物叶片图像通过FPGA及DSP芯片进行处理，固然在直方图门限选择阀值分割、半阀值选择分割和迭代阀值分割等几种灰度阀值法中对叶片的图像分割方式相通，但针对植物分布及自然环境的复杂性，采用迭代阀值分割不仅能保证分割质量，而且在进行数据对比时对比准确性高。

1 植物叶片图像的采集由于DSP芯片只能针对数字信号进行处理，因此在处理植物叶片图像的时候首先要进行采样处理，把采集到的特征图像离散化，离散后信号变成间断的模拟量，再把这种模拟量进行量化处理，变成连续的数字量，最后把得到的信号送入DSP芯片- TMS320C6416〔1〕进行处理。

数字图像处理的关键就在图像采集步骤，图像采集的系统如图1所示：图1 图像采集系统框图植物叶片图像的每一个像元或像素都利用矩阵函数中的数值体现出来。

图像中的某点(a,b)灰度值或亮度值可以用g(a,b)矩阵函数来表示，以上数字处理过程中有要注意几点。

(1) 由于光强度是一种能量形式，因此矩阵函数g(a,b)的数值必须超过零，但是有上限值。

(2)上述矩阵函数g(a,b)表示了叶片图像中的某点(a,b)的黑白灰度的关系，但是实际采集中获取的叶片图像是彩色的，所以图像每个点的值还需要表示出每一点色彩值的变化，这种变化可以用公式g(a,b,k)来表示，其中k代表波长。

1.1 植物叶片图像采样在进行植物识别之前需要对植物的特征进行提取，在进行特征图像提取的时候，首先要对输入的植物特征进行预处理，这也是树种识别的第一步骤。

基于自适应阈值的舌像分割方法

基于自适应阈值的舌像分割方法李丹霞;韦玉科【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)009【摘要】中医舌诊是目前医学领域的重要前沿课题之一,而舌体轮廓的正确分割是实现中医舌诊信息化的霞要前提,目前主流的阈值分割方法对对比度较小的舌像仍不能实现很好的分割.为此提出了一种舌像的自适应阈值分割算法,该算法是以VC++为开发平台,首先把图像分成多个子块,然后运用迭代的方法计算每个子块的最佳阈值,根据每个局部最佳阈值构成的阈值矩阵进行分割.实验结果表明,该算法对背景和目标分界不明显的舌像有很好的分割效果,对中医舌诊的继续发展有很强的现实意义.%Traditional Chinese medicine tongue diagnosis is one of the important medicine topics . The correct segmentation of the body of tongue is premise to the information on diagnosis by the feature of tongue in Traditional Chinese Medicine. The main method at present is the threshold algorithm. But the method can not deal with some tongue images with low contrast. Proposed an adaptive segementation algorithm to segment tongue image efficiently. The algorithm is based on VC + + as a development platform. First,divided the image into several parts, and then use an iterative approach to calculate each sub-block threshold. According to each local threshold to segment. The experimental results show that the algorithm can well segment the tongue image whose background and boundaries of the objectives is not obvious.【总页数】3页(P63-65)【作者】李丹霞;韦玉科【作者单位】广东工业大学计算机学院,广东广州510006;广东工业大学计算机学院,广东广州510006【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Otsu阈值法与形态学自适应修正的舌像分割方法 [J], 姜朔;胡洁;夏春明;戚进;彭颖红2.基于贝叶斯决策论的自适应舌脉分割方法 [J], 闫子飞;王宽全;李乃民3.基于灰度投影和阈值自动选取的舌像分割方法 [J], 张灵;秦鉴4.基于HS通道的大豆图像自适应阈值分割方法研究 [J], 姚雨晴;张武;宋一帆;左冠鹏;徐伟豪;李绍稳5.基于均值漂移与自适应阈值分割的刀具磨损检测方法 [J], 奚昌泽;梁丹;绍千钧;赵永杰;梁冬泰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。