图像二值化中阈值选取方法研究
Au-MgF2团簇薄膜TEM图像二值化阈值选取的研究
文章 编 号 ： １ ０ ０ ０ — ６ ２ ８ １ （ ２ ０ ０ ７ ） ０ ３ — ０ １ ８ ９ — ０ ６
Ａ ｕ — Ｍ ｇ Ｆ ２ 团簇 薄 膜 Ｔ Ｅ Ｍ 图像 二 值 化 阈值 选 取 的研 究
吕建 国 ， 戴 结 林 ， 宋 学 萍 ， 孙 兆奇
（ １ ． 安徽 大 学物理 与材料 科 学 学院 ， 安 徽 合肥 ２ ３ ０ ０ ３ ９ ；
似结 构 ， 即局部 的形 态 和 整 体 的 形 态 相似 。在 材料
科学 领域 ， 用 分形 理论 来 研 究 其 他 方 法 难 以 描 述 的 具有 白相 似结 构 的体 系 中某 些 物 理量 的 分 布特 征 ， 已有 很好 的结 果 。分形 维数 作 为描述 表 面形 貌 的特 征 参数 与表 面形 貌灰 度图像 二 值化 阈值 的选 取 密切 相关 ， 因此 ， 合 理选 取 二值 化 阈值是 分形 维数 准 确表 征 薄膜表 面形 貌 相 关 特 征 的 保证 ， 具 有 重 要 意 义， 受 到广泛 的关 注…’ Ｊ 。
分数从 ６ ． ０ ％增 加 到 ４ ９ ． ０ ％， 用 灰度 平 均 值 法 所 得 分 形 维数 由 １ ． ８ ５ １ 增 大到 １ ． ８ ６ ９ ， 而由Ｂ ｏ ｈ ｚ ｍ ａ ｎ ｎ拟 合 参 数 法 所 得
分形维数从 １ ． ６ ６ ９逐 渐 增 大 到 １ ． ９ ４ １ 。两 种 方 法所 得 分 形 参 数 均 能表 征 Ａ ｕ团 簇 的 尺 寸 和 分 布 复 杂 程 度 随体 积 分数 的 变 化 规 律 ，而 由 Ｂ ０ Ｉ ｔ ｚ ｍ ａ ａ ｎ 拟 合 参 数 法所 得 结 果 还 能很 好 地 表 征 不 同体 积 分 数 薄 膜 Ａ ｕ团簇 分 布 的 差 异 性 。 关键词 ： Ａ ｕ — Ｍ ｇ Ｆ ２团 簇 薄 膜 ； Ｔ Ｅ Ｍ； 二 值 化 闲值 ； 分形 表 征
c++ opencv阈值的方法
文章标题：探寻C++ OpenCV图像处理中的阈值方法在C++ OpenCV中，图像处理的阈值方法是一个十分重要的技术，它可以对图像进行二值化处理，将图像中的目标对象和背景进行有效分割，为后续的图像识别和分析提供了基础。
本文将深入探讨C++ OpenCV中常用的阈值方法，以帮助读者更好地理解和运用这一技术。
1. 了解阈值的概念阈值处理是一种图像分割方法，通过对图像灰度值进行处理，将像素分为目标和背景两部分。
在C++ OpenCV中，常用的阈值方法包括全局阈值、自适应阈值和Otsu阈值等。
通过对比不同的阈值方法，我们可以更好地选择适合特定场景的阈值处理方案。
2. 全局阈值的应用全局阈值是最简单直观的阈值处理方法，在C++ OpenCV中可以使用cv::threshold函数进行实现。
通过设定一个全局固定的阈值，对整个图像进行二值化处理，将灰度值大于阈值的像素设为白色，小于阈值的像素设为黑色。
然而，在实际应用中，全局阈值可能对光照不均匀或者对比度较低的图像效果不佳，因此需要寻求更加灵活的阈值方法。
3. 自适应阈值的优势C++ OpenCV提供了自适应阈值方法，通过计算局部区域的灰度均值或加权平均值来确定阈值，有效应对了图像光照不均匀的情况。
自适应阈值方法使得图像的二值化处理更加灵活，可以适应不同光照条件下的图像处理需求。
4. Otsu阈值的特殊性Otsu阈值是一种自动确定阈值的方法，它能够根据图像的灰度分布特点，自动计算最佳阈值，进而实现图像的自适应二值化处理。
在C++ OpenCV中，Otsu阈值的应用需要结合cv::threshold函数进行实现，通过该方法，图像处理的效果更加准确和稳定。
总结与展望通过本文的探讨，我们对C++ OpenCV中阈值处理的方法有了更深入的了解。
在实际应用中，我们可以根据图像的特点和处理需求，选择合适的阈值处理方法，以实现图像的有效分割和处理。
未来，随着图像处理技术的不断发展，我们可以进一步探索更加高效和智能的阈值方法，为图像处理领域注入新的活力和可能性。
二值化
function binariedImage=OSTU(scoreImage)
scoreImage=double(scoreImage);
[height,length]=size(scoreImage);
totalPixel=height*length;
% maxPixNumber=max(max(scoreImage));
end
delta=cpf.*bpf.*(meanForward-meanBack).^2;
[value,index]=max(delta);
%返回的是逻辑的图像
binariedImage=scoreImage>index;
MATLAB代码1 function binariedImage=OSTU(scoreImage) scoreImage=double(scoreImage); [height,length]=size(scoreImage); totalPixel=height*length; % maxPixNumber=max(max(scoreImage)); %这个地方为了以后计算方便就不这样计算了而是默认最大的为255 pixelCount=zeros(1,256);%统计各个像素值的个数% 0-256 for i=1:length for j=1:height number=scoreImage(j,i)+1; pixelCount(number)=pixelCount(number)+1; end end %概率pf=pixelCount/totalPixel; %前向累计概率密度函数cpf=zeros(1,256); cpf(1)=pf(1); for i=2:256 cpf(i)=cpf(i-1)+pf(i); end %后向累计概率密度函数bpf=zeros(1,256); bpf(256)=pf(256); for j=256:-1:2 bpf(j-1)=bpf(j)+pf(j-1); end %前向累计期望meanForward=zeros(1,256); meanForward(1)=1; for i=2:256 meanForward(i)=meanForward(i-1)*(cpf(i-1)/cpf(i))+(pf(i)/cpf(i))*i; end %后向累计期望meanBack=zeros(1,256); meanBack(max(max(scoreImage)))=max(max(scoreImage)); for i=max(max(scoreImage)):-1:2 meanBack(i-1)=meanBack(i)*(bpf(i)/bpf(i-1))+(pf(i-1)/bpf(i-1))*(i-1); end delta=cpf.*bpf.*(meanForward-meanBack).^2; [value,index]=max(delta); %返回的是逻辑的图像binariedImage=scoreImage>index;
二值化阈值的选取方法
二值化阈值的选取方法
在进行二值化阈值选取时，可以采用以下几种常用的方法：
1. Otsu方法：Otsu方法是一种自适应的阈值选取方法，它能够根据图像的灰度分布自动选择最佳的阈值。
该方法首先计算图像的灰度直方图，然后根据直方图信息计算类间方差最小的阈值作为二值化阈值。
2. 基于峰值的方法：该方法通过寻找图像灰度直方图中的峰值来选取二值化阈值。
通常情况下，图像的背景和前景分别对应两个峰值。
可以选择两峰之间的谷底作为二值化阈值。
3. 基于聚类的方法：该方法通过对图像灰度值进行聚类来选取二值化阈值。
常用的聚类方法有K-means聚类和谱聚类等。
通过将灰度值分成两个簇，可以选择两个簇之间的分割点作为阈值。
4. 基于直方图的方法：该方法通过分析图像的灰度直方图，选择能够合理区分图像前景和背景的阈值。
可以根据直方图的形状、波峰和波谷等特征来选取阈值。
5. 基于统计分析的方法：该方法通过分析图像的灰度统计特征，例如均值、方差、中位数等，选择合适的阈值。
可以根据前景和背景的灰度分布特征来选择阈值。
以上方法中，Otsu方法是一种常用且较为常见的二值化阈值选取方法，可以适用于大多数图像二值化的场景。
但对于特殊图像场景，其他方法也可能更适合选择二值化阈值。
阈值处理原理
阈值处理原理
阈值处理是一种图像处理方法，它可以将图像中的亮度或灰度值与设定的阈值进行比较，并根据比较结果对图像进行二值化处理。
阈值可以是一个固定的数值，也可以是根据图像特征或应用需求自动确定的。
阈值处理的原理如下：
1. 首先，选择一个阈值，用于将图像中的像素分为两个类别，例如将像素分为前景和背景。
2. 然后，对图像中的每个像素进行比较，如果像素值大于阈值，则将该像素设为前景；如果像素值小于阈值，则将其设为背景。
有时也会使用高低像素值来表示前景和背景。
3. 最后得到的图像就是经过阈值处理后的二值图像，其中只有两个可能的像素值，通常为0和255。
前景像素通常设为255（或1），背景像素通常设为0。
阈值处理的应用广泛，常用于图像分割、轮廓提取、图像增强等方面。
不同的阈值处理方法有不同的性能和适用范围，例如全局阈值处理、自适应阈值处理、基于统计学方法的阈值处理等。
对于不同的图像和任务，选择合适的阈值处理方法非常重要。
二值化状态法求阙值
二值化状态法是一种确定图像二值化阈值的方法，通过迭代的方式来寻找最佳的阈值。
下面是一种基于二值化状态法的求阈值的基本步骤：
1.初始化：首先设定一个初始的阈值T，比如T=0。
2.迭代：根据阈值T将图像分割为两个区域，并计算这两个区域的
像素数量N1和N2。
然后根据当前的阈值和两个区域的像素数量，计算新的阈值T'。
T' = (N1 + T) / (N1 + N2 + T)
3.判断：如果新计算的阈值T'与原阈值T的差小于某个预设的阈值
（比如0.01），或者迭代次数达到预设的上限，则停止迭代；否则，将新的阈值T'作为下一次迭代的阈值。
4.输出：最终得到的阈值即为最佳的二值化阈值。
注意，这种基于二值化状态法的求阈值方法可能并不适用于所有的图像，具体效果可能会受到图像的内容、噪声、光照等因素的影响。
在实际应用中，可能需要结合其他的方法或者对算法进行一些调整，以达到更好的效果。
灰度图像二值化处理
内蒙古科技大学本科毕业论文二〇一二年四月摘要本文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；还介绍了灰度图像和图像二值化的概念及其表示形式；对图像灰度化和图像二值化的优缺点作了简单的的介绍；重点介绍了灰度图像的二值化方法研究，其包括的内容有二值化研究动态和研究方法；对全局阈值法；局部阈值法这两种方法进行了研究讨论。
关键字：图像处理、二值化、图像、阈值AbstractThis paper introduces the image and digital image processing technology of some concepts and related knowledge; also introduced the gray-scale image and the images of the two values of the concept and its representation; grayscale images and images of the two values of the advantages and disadvantages to make simple introduction; mainly introduces two gray image binarization method, its includes the contents of two values of research and research methods; the global threshold method; local threshold method, the two methods are discussed. Keywords:image processing, image, threshold value of two,目录引言 (5)1.灰度图像与二值图像 (6)1.1图像 (6)1.2数字图像 (6)1.2.1彩色图像 (6)1.2.2灰度图像 (7)1.2.3二值图像 (7)2.灰度图像二值化方法研究 (8)2.1全局阈值法 (8)2.1.1全局阈值法的概念 (8)2.1.2全局阈值法的方法 (9)2.1.3全局阈值法的优缺点介绍及阈值选取 (11)2.2局部阈值法 (11)2.2.1局部阈值法的概念 (11)2.2.2局部阈值法的方法 (12)2.2.3局部阈值法的优缺点介绍 (12)3.灰度图像二值化的应用 (12)结束语 (14)参考文献 (15)致谢 (16)引言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。
指纹图像二值化算法的研究
１ 指纹图像二值化算 法分析
指纹 图像二值化方法 主要有两种 ：灰度 阈值分 割法和邻域分 析
法 。 目 ， 动指纹识别系统中应用 的灰度 阈值分割二值化算 法根 据 前 自 阈值选取方式 的不同可 以分 为全 局固定 阈值法 和局 部 自适应动态 阈 值法 。
１１ 全局 固定阈值法 ． 全局 固定阈值法一般根 据整幅指纹 图像前 景区的灰度直方 图分 布选择一个合适的判断阈值 ． 幅指纹 图像进行二值 化处 理。该算 对整
２ｌ年 ０１
第 ２ 期 ３
Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩＦ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ ＣＥ Ｃ ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｎ
Ｏ本刊重稿０
科技信息
指纹图像二值化算法的研究
祁亚 萍 （ 山东 科技大 学信 息学 院 山东
青岛
２６１） ６ ５ ０
．
【 摘 要】本 文对现有的指纹图像 二值化 算法进行研 究，重点对 以动态阈值 法为基础 的改进二值化算法 以及邻域分析 法进行分析 ｍａａ ７ 环境 下对 几种常 用算法做仿真 ， ｔｂ ． ｌ ０ 比较 了对同一指纹 图像 的处理结果及算法的运算复杂度 。 【 关键 词】 指纹图像 ； 二值化 ； 适应动态阈值 ； 分析 法 自 邻域
一
后求取使局部信息熵最大的灰度值作 为判决 阈值进行二值化处理。 该 算法对噪声具有鲁棒 性 ， 能够有效 实现对指纹 图像 的二值化 ， 高了 提 细节特征提取结果的准确率 ， 但灰度 阈值 的计算复杂度较大。 １ 邻域分析法 ． ３ 邻域分析法充 分利用指纹 图像 纹线 的连续性 和脊线谷线相 间隔 的特点。若指纹图像 的某一点在脊线上 ． 则与该点相邻 的切线 方向上 的像素点也应位于脊线上 ． 而该点纹线方 向的垂直方 向上 的点应位于 谷线上。因此 ， 于脊线上 的点来说 ， 对 沿纹线方 向的灰度均值较小 ． 沿 纹线方向的垂 直方向上灰度均值较大 文献［ 基 于指纹 图像 的这一特 点给出一种基于方 向信息 的指纹 ６ ］ 图像 自适应二值化算法 。具体算法 为 ： 对于前景 区域 每一像素点 ｇ ， （ ｘ ｙ，以其为 中心分别计 算纹线方 向上 的 ｉ 个邻 域点 的加权 灰度均值 １ Ｔ １ Ｃ （ｙ ｈ ， 和纹线 垂直方 向上 ｎ个点 的加权灰度均值 Ｇ （ｙ； Ｇ （ｙ ｘ） １ ｖ ， 若 ｈ 。＜ ｘ） ｘ） Ｇ （ｙ， ｖ ’ 则该点在脊线上 ， ｘ） 否则 ， 点在谷线上。该二值化算法有效利 该 用了指纹图像 的方 向信 息 ． 能够有效抵抗 噪声影响 ． 一定程度上去 在 除噪声 、 毛刺、 断裂等现象 。 使得二值化 图像沿纹线方向保持较好的一 致性。 文献『 中算法具体 的实现时考虑误差因素 ， ６ １ 在求灰度和时 ， 每 对 点都设置了权值 ． 采用加权平均 的方法降低误差 纹线方 向上七 点 权值模 板为 Ｈ ＝ ， ３ ， ２ １ ｗ 【 ２ ， ３ ， ；纹线方向的垂直方向上七点权值模板 ２ ，４ ，２ 为 Ｖ ＝［ １ ， １ ， 。 ｗ １ ，１ ，１ ， １ ，１ 】 文献『 对 图像 中的每一像素 Ｐ 以其 为 中心设置 一个 Ｗｘ 的窗 ７ １ ， Ｗ 口， 并在该 窗 口内沿 ８ 个量 化方 向计算出灰度均值 Ｓ ｉ ｌ２ …，）中 ｉ＝ ， ， ８ ， （ 心像素 Ｐ 不参与计算 设 ８ 个灰度均值 中的最 大值 和最小值为 Ｓ ａ ｍｘ 和 Ｓ ｉ． ｍ ｎ 计算ｆ ＋． ｓ — Ｓ ａ一 Ｓ ｉ ／ 作为点像素二值化 判决阈值 ｓ ．＋ ８ ２ ｍ ｘ ２ｍ ｎ ４ １ ． ） Ｔ 。当 ＰＴ时 ， ＜ 认为是脊线点 ， 否则认为是谷线点 。该算法 由于是对每 点都要进行阈值计算 。 故二值化 的运算效率低 。
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。
自动确定图像二值化最佳阈值的新方法
从 1 , 2 , …, m 之间改变 K , 求使方差最大值时的 2 σ ( k ) 时的 K 值为最佳阈值 。 K , 即 max 大津方法不仅适用于单阈值的选择 , 而且也 可应用于多阈值的确定 。 有的学者认为该方法是 阈值自动选取的最优方法 。 但经过对多种图像的 具体实验发现 , 大津法致命的缺陷是当目标物与 背景灰度差不明显时 , 会出现无法忍受的大块黑 色区域 , 甚至会丢失整幅图像的信息 , 因此其应用 受到限制 。 为了解决大津法对前景与背景灰度差 不明显而造成图像处理效果差的问题 , 文中提出 了增强大津法 。 增强大津法主要解决主体灰度与背景灰度差 较小的问题。 若预先采用一种既能扩大图像主体部 分的对比度 , 又能适当调节出现概率低的图像对比 度 , 同时能适当调节图像不同灰度级的对比度的图 像增强算法对图像进行处理 , 则可以有效地解决对 比度较小的问题。 分析几种图像增强算法的特点 , 文中选择了简单的线性拉伸增强方法[4 , 5 ] 。 若原图像的灰度级为 X , 期望处理后的图像灰 度级为 Y , 原始图像和期望图像的灰度级的分布范 围极值分别为 Xmax , Xmin 和 Ymax , Ymin 。 我们期望变 换前后的图像对比度保持线性关系 , 即满足下式 :
i
图像中所有像素逐点进行变换 , 则可以完成对整 幅图像的像素灰度级的合理调整 。 当 a > 1 时 , Ymax - Ymin > Xmax - Xmin , 则变 换后图像的对比度增大 , 视觉感应为亮处更亮 , 暗 处更暗 ; 而通过设置 b 值 , 可以使整幅图像灰度级 的均值改变相应的 b 值 。 这个基本的线性变换算法适用于以下两方 面:
( 信息工程大学 测绘学院 , 河南 郑州 450052)
envi二值化处理步骤
envi二值化处理步骤引言：二值化是一种常用的图像处理技术，用于将灰度图像转换为二值图像。
在遥感图像处理中，二值化可以用于目标检测、图像分割等任务。
本文将介绍envi软件中的二值化处理步骤，包括图像预处理、阈值选择和二值化操作。
一、图像预处理在进行二值化处理之前，首先需要对图像进行预处理，以提高二值化的效果。
envi提供了多种图像预处理方法，如直方图均衡化、滤波等。
根据实际需求选择合适的预处理方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以提高图像的对比度。
在envi中，可以通过菜单栏中的"图像"-"直方图"-"直方图均衡化"来进行直方图均衡化操作。
2. 图像滤波图像滤波可以去除图像中的噪声，提高图像的质量。
envi提供了多种滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。
可以通过菜单栏中的"图像"-"滤波"来选择合适的滤波方法进行操作。
二、阈值选择阈值选择是二值化处理的关键步骤，它决定了图像中哪些像素值被认为是目标，哪些像素值被认为是背景。
envi提供了多种阈值选择方法，如手动选择、自动选择等。
1. 手动选择阈值手动选择阈值是一种简单直观的方法，可以根据图像的特点进行阈值选择。
在envi中，可以通过菜单栏中的"图像"-"直方图"-"手动选择阈值"来进行手动选择阈值的操作。
2. 自动选择阈值自动选择阈值是一种基于计算的方法，可以根据图像的统计特征选择合适的阈值。
envi提供了多种自动选择阈值的方法，如基于最大类间方差、基于迭代法等。
可以通过菜单栏中的"图像"-"直方图"-"自动选择阈值"来选择合适的自动选择阈值方法进行操作。
三、二值化操作阈值选择完成后，就可以进行二值化操作了。
基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法
基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法摘要：在工业生产中，仪表盘是一个重要的控制工具，在仪表盘上经常需要进行类似温度、压力、电流等参数的测量，而测量过程中需要将仪表盘上的指针位置转化为数字进行处理，因此需要进行仪表盘的二值化处理。
本文基于Sobel算子边缘检测提出了一种仪表盘二值化阈值算法，能够有效地将仪表盘上的指针位置进行提取。
关键词：Sobel算子，边缘检测，仪表盘，二值化阈值正文：仪表盘是一种常见的工业生产控制工具，通过读取仪表盘上的指针位置来进行温度、压力、电流等参数的测量。
因此仪表盘的二值化处理是仪表盘数字化的重要步骤。
仪表盘的二值化处理，其基本原理是将仪表盘图像中的背景和指针区分开来，使指针的位置可以被提取。
本文提出了一种基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法。
该算法使用Sobel算子对仪表盘进行边缘检测，然后将检测到的边缘进行二值化处理。
Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它对灰度图像的边缘有很好的响应，通过设置不同的阈值可以检测出不同程度的边缘信息。
该算法首先将仪表盘图像转换为灰度图像，然后使用Sobel算子进行边缘检测，然后根据不同的阈值将检测到的边缘信息二值化。
最后根据转化后的二值化图像来提取指针位置。
实验结果表明，该算法能够有效地提取仪表盘上的指针位置，使得测量结果更加准确，具有一定的适用性和优越性。
结论：本文提出了一种基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法，能够有效地将仪表盘上的指针位置进行提取。
该算法具有较高的实用价值和适用范围，能够为仪表盘数字化提供有力的支持。
本文介绍了基于Sobel算子边缘检测的仪表盘二值化阈值算法，该算法能够有效地将仪表盘图像中的指针位置提取出来。
该算法首先将原始的彩色仪表盘图像转换为灰度图像，在灰度图像上使用Sobel算子进行边缘检测，生成了一个边缘信息图像。
然后，我们使用Otsu自适应阈值算法将边缘信息图像进行阈值化，以获得最终的二值化图像。
阈值二值化计算
阈值二值化计算阈值二值化是一种常用的图像处理方法，它可以将灰度图像转化为二值图像，即将像素点的灰度值根据设定的阈值，分为两类，一类为黑色（0），一类为白色（255）。
这种方法在图像处理领域有着广泛的应用，例如字符识别、图像分割等。
阈值二值化的原理很简单，首先需要选择一个合适的阈值，然后遍历图像的每个像素点，将像素值与阈值进行比较，如果像素值大于阈值，则将其设置为白色，否则设置为黑色。
通过这个过程，就可以将图像中的目标物体从背景中分离出来，形成二值图像。
阈值的选择对于阈值二值化的效果至关重要，过高或过低的阈值都可能导致识别结果的不准确。
通常情况下，我们可以通过试验法来选择合适的阈值，即反复尝试不同的阈值，观察图像的处理结果，直到达到满意的效果为止。
另外，还可以使用一些自适应的阈值选择算法，根据图像的局部特征来确定阈值，以提高处理的准确性和稳定性。
阈值二值化的过程可以通过编程实现，常用的编程语言如Python、MATLAB等都提供了相应的图像处理库，可以方便地进行阈值二值化操作。
以下是一个简单的Python示例代码：```pythonimport cv2# 读取灰度图像image = cv2.imread('image.jpg', 0)# 选择阈值threshold = 128# 阈值二值化ret, binary_image = cv2.threshold(image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示结果cv2.imshow('Binary Image', binary_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取灰度图像，然后选择合适的阈值，使用`cv2.threshold()`函数进行阈值二值化处理，最后通过`cv2.imshow()`函数显示处理结果。
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。
二值化阈值的选取方法
二值化阈值的选取方法
二值化是将灰度图像转换为只有黑白两种颜色的图像。
而阈值决
定了哪些像素点应该变为黑色，哪些应该变为白色。
因此，阈值的选
取对二值化结果具有重要的影响。
常用的阈值选取方法有以下几种：
1. 固定阈值法：直接给定一个固定的阈值，将灰度图像中大于
该阈值的像素设为白色，小于等于该阈值的像素设为黑色。
简单易行，但对图像噪声等因素影响较大。
2. 均值法：计算灰度图像的平均灰度值，将平均值作为阈值。
简单易行，但对不同场景的图像效果不稳定。
3. Otsu法：将图像分成前景和背景两个类别，并计算类间方差。
选取类间方差最大的灰度值作为阈值。
适用范围广，但计算量较大。
4. 自适应阈值法：根据局部像素的均值或中值，选取不同的阈值，适合于光照不均匀的图像。
但对计算量要求较高。
根据图像的特点选择合适的阈值选取方法，可以得到更好的二值
化结果。
灰度图像二值化阈值选取常用方法课件
根据图像的局部特征自适应地确定阈值，能够更好地适应局 部变化。
在模式识别中的应用
特征提取
阈值选取可以用于提取图像的局部特征，如边缘、角点等，为后续的模式识别 提供特征向量。
分类器设计
阈值选取可以用于设计分类器，如阈值分类器、支持向量机等，对图像进行分 类和识别。
05
实验部分
实验一
全局阈值、自适应阈值
实验二
步骤
1. 定义窗口大小和步长，一般采用3x3或5x5的正 方形窗口。
2. 对于每个像素，以该像素为中心，计算窗口内 所有像素的灰度平均值。
实验二
01
3. 选择与平均灰度值最接近的像 素点作为阈值。
02
4. 将图像中的像素点进行二值化 处理，根据选择的阈值将像素点 分为背景或前景。
实验三
局部阈值、自适应阈值、抗噪声
自适应阈值选取法
根据局部图像信息动态计 算阈值，能够更好地适应 图像的局部变化。
自适应阈值选取法
• 定义：自适应阈值选取法是一种基于局部图像信息的阈值选取方法，它根据每 个像素点周围的局部区域的灰度分布信息来动态计算阈值。
• 方法流程：自适应阈值选取法通常采用滑动窗口法或区域生长法来实现。滑动 窗口法是通过在图像上滑动一个小窗口，计算窗口内像素点的灰度平均值或中 位数作为该窗口中心的阈值；区域生长法则是通过将像素点分为种子点和相邻 点，根据种子点的灰度值和相邻点的灰度分布信息来计算阈值。
• 优点：自适应阈值选取法能够更好地适应图像的局部变化，对于复杂背景和噪 声较多的图像具有较好的处理效果。同时，它能够减少人工干预，实现自动化 处理。
• 应用场景：自适应阈值选取法在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域都有 广泛的应用，特别是在实时视觉检测、智能交通、医学图像处理等方面具有重 要作用。
灰度图像二值化阈值选取常用方法课件
02
CATALOGUE
阈值选取方法
直方图法
总结词：简单直观
详细描述：直方图法是一种基于图像灰度直方图的阈值选取方法。通过观察直方 图的分布，选择一个合适的阈值将图像分为前景和背景两部分。这种方法简单直 观，适用于背景和前景对比度较大的图像。
Otsu法
总结词
自动确定阈值
详细描述
Otsu法是一种基于灰度直方图和类间方差最大化的阈值选取方法。它通过迭代计算不同阈值下的类间方差，自动 确定一个最优的阈值，将图像分为前景和背景两部分。Otsu法能够自适应地处理不同对比度和亮度的图像。
02
跨领域应用研究
将阈值选取方法应用于其他领域，如医学影像分析、遥感图像处理等，
拓展阈值选取方法的应用范围。
03
实时性和性能优化
针对实时性要求较高的应用场景，如何优化阈值选取算法的性能和计算
效率，也是一个值得研究的方向。
THANKS
感谢观看
使用Python进行阈值选取的示例代码
from matplotlib import pyplot as plt img = color.rgb2gray(data.astronaut())
thresh = exposure.threshold_otsu(img)
使用Python进行阈值选取的示例代码
利用图像的局部特性，采用自适 应阈值选取方法，能够更好地处
理局部光照变化和噪声干扰。
机器学习方法
利用机器学习算法对大量训练数 据进行学习，自动确定最优阈值 ，可以提高阈值选取的效率和准
确性。
未来研究方向
01
深度学习在阈值选取中的应用
随着深度学习技术的发展，如何将深度学习技术应用于阈值选取中，提
图像二值化中阈值选取方法研究
目录摘要 (III)Abstract (IV)第一章绪论 (1)1.1 图像与数字图像 (1)1.2数字图像处理技术内容与发展现状 (2)1.3灰度图像二值化原理及意义 (4)第二章软件工具一一MATLAB (6)2.1 MATLAB 概述 (6)2.2 MATLAB的工作环境 (6)2.3 MATLAB图像处理工具箱 (8)2.4工具箱实现的常用功能 (9)第三章图像二值化方法 (11)3.1课题研究对象 (11)3.2二值化方法研究动态 (13)3.3全局阈值法 (18)3.4局部阈值法 (18)第四章Otsu方法和Bernsen方法 (20)4.1 Otsu算法分析 (20)4.2 Otsu方法流程图 (22)4.3 Bernsen 算法分析 (23)4.4 Bernsen 方法流程图 (23)第五章Otsu方法和Bernsen方法实验比较 (25)5.1 Otsu方法实验结果分析 (25)5.2 Bernsen方法结果分析 (27)5.3 Otsu 方法和Bernsen方法实验结果比较 (28)5.4结论 (29)结束语 (31)参考文献 (32)致谢 (33)附录：源代码 (34)摘要在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。
图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。
论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。
课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。
关键词：图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法AbstractHumanbeings obtain a lot of information, amongwhich the visual informationis about 60%, the sense of heari ng about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for humanbeings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an importa nt tech no logy in image pre-process ing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth.In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing tech no logy are in troduced; the n, the developme nt of Matlab7.0 and itsapplication in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image bin arizatio n and how to impleme nt these algorithms based onMatlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image bin arizati on method in image segme ntati on tech no logy, such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and an alyzes and compares the experime ntal results of the above algorithms.Keywords: Image process ing, Bin arizati on, Matlab, Otsu algorithm, Bernsen algorithm第一章绪论1.1图像与数字图像图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。
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目录摘要 (III)Abstract (IV)第一章绪论 (1)1.1 图像与数字图像 (1)1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 (2)1.3 灰度图像二值化原理及意义 (4)第二章软件工具——MATLAB (6)2.1 MATLAB概述 (6)2.2 MATLAB的工作环境 (6)2.3 MATLAB图像处理工具箱 (8)2.4 工具箱实现的常用功能 (9)第三章图像二值化方法 (11)3.1 课题研究对象 (11)3.2 二值化方法研究动态 (13)3.3 全局阈值法 (18)3.4 局部阈值法 (18)第四章 Otsu方法和Bernsen方法 (20)4.1 Otsu算法分析 (20)4.2 Otsu方法流程图 (22)4.3 Bernsen算法分析 (23)4.4 Bernsen方法流程图 (23)第五章 Otsu方法和Bernsen方法实验比较 (25)5.1 Otsu方法实验结果分析 (25)5.2 Bernsen方法结果分析 (27)5.3 0tsu方法和Bernsen方法实验结果比较 (28)5.4 结论 (29)结束语 (31)参考文献 (32)致谢 (33)附录：源代码 (34)摘要在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。
图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。
论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。
课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。
关键词：图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法AbstractHuman beings obtain a lot of information, among which the visual information is about 60%, the sense of hearing about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for human beings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an important technology in image pre-processing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth. In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced; then, the development of Matlab7.0 and its application in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on Matlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology, such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and compares the experimental results of the above algorithms.Keywords: Image processing, Binarization, Matlab, Otsu algorithm, Bernsen algorithm第一章绪论1.1 图像与数字图像图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。
视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。
拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。
通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。
图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。
但就其本质来说，可以将图像分为以下两大类。
模拟图像。
包括光学图像、照相图像、电视图像等。
比如人在显微镜下看到的图像就是一幅光学模拟图像。
对模拟图像的处理速度快，但精度和灵活性差，不易查找和判断。
数字图像。
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(gray scale)等，颜色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。
其中颜色量化等级包括单色、四色、16色、256色、24位真彩色等，量化等级越高，则量化误差越小，图像的颜色表现力越强。
同样，灰度是单色图像中像素亮度的表征，量化等级越高，表现力越强。
但是随着量化等级的增加，数据量将大大增加，使得图像处理的计算量和复杂度相应的增加。
与模拟图像相比，数字图像具有以下显著优点：(1)精度高。
目前的计算机技术可以将一幅模拟图像数字化为任意的二维数组，即数字图像可以由无限个像素组成，每个像素的亮度可以量化为12位(即4096个灰度级)，这样的精度是数字图像处理与彩色照片的效果相差无几。
(2)处理方便。
数字图像在本质上是一组数据，所以可以用计算机对他进行任意方式的修改，如放大、缩小、改变颜色、复制和删除某一部分等。
(3)重复性好。
模拟图像，如照片，即便是使用非常好的底片和相纸，也会随着时间的流逝而褪色、发黄，而数字图像可以存储在光盘中，上百年后再用计算机重现也不会有丝毫的改变。
1.2 数字图像处理技术内容与发展现状数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。
图像处理的基础是数字，主要任务是进行各种算法设计和算法实现。
目前，图像处理技术已经在许多不同的应用领域中得到重视，并取得了巨大成就。
根据应用领域要求的不同，数字图像处理技术可以分为许多分支技术。
重要的分支技术有：(1)图像变换。
图像阵列很大时，若直接在空域中处理，计算量将很大。
为此，通常采用各种图像变换方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换、小波变换等间接处理技术，将空域处理转换到变换域处理，这样可以有效地减少计算量，提高处理性能。
(2)图像增强与复原。
主要目的是增强图像中的有用信心，削弱干扰和噪声，使图像更加清晰，或者将其转换为更适合人或机器分析的形式。
图像增强并不是要求真实地反映原始图像，而图像复原则要求尽量消除或减少获取图像过程中所产生的某些退化，使图像能够反映原始图像的真实面貌。
(3)图像压缩编码。
在满足一定保真度条件下，对图像信息进行编码，可以压缩图像信息量，简化图像的边式，从而大大压缩图像描述的数据量，以便存储和传输；图像压缩在不同应用背景下可以采用不失真压缩和失真压缩。
(4)图像分割。
图像分割是数字图像处理中的关键技术之一，是为了将图像中有意义的特征提取出来。
它是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
图像的有意义特征包括图像的边缘、区域等。
(5)图像分析。
对图像中的不同对象进行分割、分类、识别、描述和解释。
(6)图像识别。
图像识别属于模式识别的范畴，起主要内容是在图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和提取，从而进行判别分类。
图像分类常用的经典识别方法有统计模式分类和句法模式分类。
近年来，新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中越来越受到重视。
(7)图像隐藏。
是指媒体信息的相互隐藏，常见的有数字水印和图像的信息伪装等。
以上图像处理内容也并非孤立存在的，往往相互联系，而一个实用的图像处理系统通常需要将几种图像处理技术结合起来，才能得到所需要的结果。
例如，图像变换是图像编码技术的基础，而图像增强与复原一般又是图像处理的最终目的，也可以作为进一步图像处理工作的准备；通过图像分割得到的图像特征既可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析的基础。
不同的图像处理技术应用与不同的领域，发展出不同的分支学科，如遥感图像处理、医学图像处理等，其他如计算机图形学、模式识别、人工智能和机器人视觉等学科领域也与图像处理有着密切的关系。
图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。
初创期开始与20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理。
在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。
进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特别是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。
到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够担当起图形图像处理的任务。
超大规模集成电路（Very Large Scale Integration, VLSI）的出现更使处理速度大大提高，设备造价也进一步降低，极大地促进了图形图像系统的普及和应用。
20世纪90年代是图像处理技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求极高。