数字图像处理——阈值分割
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。
数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab要点
数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab要点介绍图像分割是一种将数字图像分割成多个子图像或区域的方法。
其中，数字图像灰度阈值分割技术是一种常用的图像分割技术，它的基本思想是将图像中的像素根据其灰度值与事先确定的阈值进行分类。
MATLAB是一个强大的数学分析工具和编程语言，在数字图像处理领域也有着广泛的应用。
本文将详细介绍数字图像灰度阈值的图像分割技术在MATLAB中的要点，帮助读者将这一技术应用于实际项目中。
原理灰度阈值分割技术是基于图像中像素的灰度值进行分类的。
假设一幅灰度图像的灰度值范围为0到255，若用一把长度为1的量尺沿着这个灰度范围进行扫描，相当于将灰度范围分成了256个间隔。
当沿着量尺进行扫描时，可以观察到大量像素的灰度值集中在某个区域内，这就是该区域像素的灰度分布。
将灰度图像中的像素根据其灰度值与事先确定的阈值进行分类，将像素分成两个集合：高于阈值的像素集合和低于阈值的像素集合。
这就是二值图像了。
当然，如果阈值的确定不理想，那么图像的分割效果也不会很理想。
实现在MATLAB中实现数字图像灰度阈值的图像分割技术，需要分为以下几个步骤：1. 导入图像使用MATLAB的imread函数可以导入待处理的图像。
例如：I = imread('test.jpg');2. 灰度化处理在将图像进行阈值分割之前，需要将图像进行灰度化处理，保留图像中像素的灰度信息。
灰度化处理可以使用MATLAB的rgb2gray函数。
例如：I_gray = rgb2gray(I);3. 初步确定阈值通过直观的观察或使用MATLAB的imhist函数，可以初步确定图像的灰度阈值（threshold）。
例如：imhist(I_gray);threshold = 128;4. 阈值分割利用初步确定的阈值进行阈值分割，将图像分成两个集合：高于阈值的像素集合和低于阈值的像素集合。
MATLAB中可以使用im2bw函数实现二值化操作。
阈值分割的三角方法
阈值分割的三角方法
阈值分割技术是数字图像处理中最常用的图像分割方法之一，它是通过对图像像素的灰度级进行阈值处理，将图像分成不同的区域。
这种简单而有效的方法可用于计算机视觉、医疗成像、无人驾驶等领域。
三角方法是阈值分割技术中比较常用的一种方法。
该方法首先将灰度级从0到255进行等分，然后以等分后的三个数为阈值进行图像分割。
三角方法的实现基于以下过程：
1. 选择图像中的像素值最小值min和最大值ma某，对其进行归一化处理；
2. 设定阈值初始值T为( min + ma某 ) / 2；
3.对图像中的像素值进行判断，若像素值小于等于T，则将像素标记为背景像素，否则将像素标记为前景像素；
4.分别计算前景像素和背景像素的平均灰度值，更新阈值T为(前景像素平均灰度+背景像素平均灰度)/2；
5.迭代地执行第3步和第4步，直到阈值T不再变化为止。
三角方法的主要优点是计算简单、速度快，适用于处理灰度值分布双峰的图像。
其缺点是对于非双峰图像效果较差，可能会产生过度分割或欠分割的问题。
为了解决这些问题，三角方法可以进行一些改进。
例如，采用多个阈值对图像进行分割，即多阈值分割技术；或者结合其他分割方法，如区域生长、聚类等方法进行综合分割。
总之，三角方法是一种简单而有效的阈值分割方法，它可以在许多场景中应用，但也需要与其他方法结合使用以进一步提高分割效果。
数字图像处理实验_阈值分割算法
《数字图像处理》实验9.编写程序，实现阈值分割算法．%9.编写程序，实现阈值分割算法．%这段代码的想法是通过相邻两个像素的平均值的比较来确定阈值的选取。
%通过f(i-1,j-1),f(i,j),f(x,+1,j+1)这三个两两相邻的像素的平均值来比较。
%若两个平均值的差值小于某一个指定的值，这取这个平均值作为新的阈值。
%这样可以把图像中像素比较平缓的部分和像素差别比较大的部分分割开来。
clear;f = imread('text.jpg');f=rgb2gray(f);f = im2double(f);g=f;[m,n] = size(f);x=0.1;%x作为判断的值，两个平均值的差不小于x;d = false;while~dfori=2:m-1%为确保f(i,j)的取值在原图的范围内需要保证的范围。
forj=2:n-1t = (f(i-1,j-1)+f(i,j))/2;%求三个两两相邻的像素点的像素的平均值t1 =(f(i,j)+f(i+1,j+1))/2;d = abs(t1-t)<x;%比较这两个平均值的大小，若两个平均值的差值小于xt1 =(t+t1)/2;%则取这两个值的平均值作为新的阈值；endendendb=im2bw(f,t1);%为方便观察将灰度图像转换成黑白二值图像imshow(b);figure,imshow(g);2.编写程序，实现图像的实数倍放大%放大基于像素放大%图像放大，比如600*600的图像放大到800*800，那么就比原来多了200*200行，%那么这200*200行如果没有进行插值填充，那么就会出现黑白点，以下的代码操作结果就是%这样的。
%以下代码的大概想法是：新建一个矩阵，大小与原图像相同，然后对原图像的每个像素进行放%大%放大的倍数为X。
为了确保图像像素为整数，故使用round函数取整a=imread('text.jpg');imshow(a);b=size(a);%生成一个大小与a相同的矩阵原图大小为199*243；x=2;%放大倍数但这个倍数的大小不能<2,因为大于二之后round %（i/x）的值就会为0.fori=1:1:round(x*199);%round取整，取最近的整数；i的取值从1开始，以x*199%为终点，以1为步长增长。
数字图像处理中的分割算法
数字图像处理中的分割算法数字图像处理是一门涉及到许多领域的学科，如计算机视觉、图像识别等。
其中，图像分割算法是数字图像处理中的重要算法之一，其作用是根据图像的颜色、灰度、纹理或其他特征将图像划分成若干个区域，从而达到图像的细化、特征提取和目标定位等目的。
本文介绍几种常见的图像分割算法，包括全局阈值算法、分水岭算法和基于聚类的算法。
一、全局阈值算法全局阈值算法是一种最简单的图像分割算法，基于图像像素灰度直方图分析，通过选取合适的像素灰度阈值将图像分成背景和目标两部分。
这种算法适用于明显分割的图像，如黑白对比强烈的二值图像。
通常采用一些经典算法如大津算法、最大熵算法等选取阈值。
二、分水岭算法分水岭算法是一种基于图像形态学分析的分割算法。
图像的灰度值可以理解为地形高低不同，而图像中的某些区域可以看成是一些分水岭。
分水岭算法通过将图像看做一个三维地图，将图像的灰度值对应到地图的高度，通过对图像进行基于领域的腐蚀操作然后标定洼地，一些较高的区域就可以被视为分水岭，最后将图像分割成几个不同的块。
分水岭算法不仅可以对二值图像进行分割，而且也可以对彩色图像进行分割。
另外，分水岭算法可以通过加入先验知识等来改进分割效果。
三、基于聚类的算法基于聚类的算法是一种常用的图像分割算法。
这种算法根据图像像素之间的相似度将像素分为若干个类别，相似度可以通过像素在不同颜色或空间位置上的距离来定义。
聚类算法可以分为基于原型的聚类算法和基于密度的聚类算法。
基于原型的聚类算法包括K-Means算法、高斯混合模型等，基于密度的聚类算法包括DBSCAN算法、OPTICS算法等。
随着深度学习技术的发展，基于聚类的算法在CPU、GPU上的高效实现成为可能，卷积神经网络可以同时基于像素位置和像素值来约束图像分割效果，成为图像分割领域的热点算法。
总之，图像分割是数字图像处理中很重要的一步，影响着最终处理效果，应该根据不同的应用场景，选取合适的图像分割算法。
数字图像处理——阈值分割
BW=im2bw(I,level);
figure
imshow(BW)
%global threshold
for i=1:width
for j=1:height
if(I(i,j) < 80)
BW1(i,j)=0;
else
BW1(i,j)=1;
end
end
end
figure
title('分水岭方法')
Sobel、Prewitt、Roberts等算子的边缘提取算法。
a=imread('d:\skull.png');
bw1=edge(a,'sobel');
bw2=edge(a,'prewitt');
bw3=edge(a,'roberts');
bw4=edge(a,'log');
[x,y]=meshgrid(lims(1):lims(2));
bw1=sqrt((x-center1).^2 + (y-center1).^2) <= radius;
bw2=sqrt((x-center2).^2 + (y-center2).^2) <= radius;
bw=bw1 | bw2;
figure, imshow(bw,'InitialMagnification','fit'), title('二进制图像')
计算机科学与通信工程学院
实验报告
课程
图像处理
实验题目
图像分割
1.引言
图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的特定某一部分感兴趣，他们一般对应着图像中某些特定的区域。为了识别它们，可以把他们从图像中分离提取出来。
数字像处理中的像分割算法
数字像处理中的像分割算法数字图像处理中的像素分割算法数字图像处理技术是一种利用计算机对数字图像进行各种处理的技术手段，其中像素分割是其中的一种重要算法。
像素分割算法可以将图像中的像素按照一定的规则进行分类和分割，以实现对图像的分析和处理。
本文将介绍几种常见的数字图像处理中的像素分割算法。
一、阈值分割算法阈值分割算法是最简单也是最常用的像素分割算法之一。
其基本思想是通过设定一个灰度值作为阈值，将图像中每个像素的灰度值与该阈值进行比较，根据比较结果将像素划分到不同的类别中。
通常情况下，将图像中的像素分为两类：前景和背景。
当图像中目标物体与背景之间的灰度差异较大时，阈值分割算法效果较好。
二、区域生长算法区域生长算法是一种基于相似性准则的像素分割算法。
其基本思想是从种子点开始，根据像素之间的相似性逐渐生长出一个或多个区域。
相似性准则可以是像素的灰度值、纹理特征等。
在区域生长过程中，通过比较当前像素与已生长区域的像素之间的相似性来判断像素是否属于该区域。
区域生长算法能够准确地提取出目标物体的轮廓，但对噪声比较敏感。
三、边缘检测算法边缘检测算法是一种将图像中物体的边缘提取出来的像素分割算法。
其基本原理是利用图像中像素灰度值的变化来检测物体的边界。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。
这些算子通过计算像素灰度值的梯度来确定边缘位置，从而将图像中的像素划分为具有边缘和没有边缘的两个区域。
四、区域分裂与合并算法区域分裂与合并算法是一种基于图像中像素的相似性进行分割的算法。
其基本思想是首先将整个图像看作一个单一的区域，然后通过将相似性较低的像素分裂为更小的区域，或将相似性较高的像素合并为更大的区域来实现分割。
该算法不依赖于预先设定的阈值，能够自动将图像中具有相似特征的像素分割到同一区域，从而实现对图像的有效分析。
综上所述，数字图像处理中的像素分割算法包括阈值分割算法、区域生长算法、边缘检测算法和区域分裂与合并算法等。
图像阈值分割算法研究
图像阈值分割算法研究图像阈值分割算法研究摘要：图像阈值分割是数字图像处理中的一种基础方法，它在图像分割、目标提取、边缘检测等领域中有着广泛的应用。
本文主要研究了常用的图像阈值分割算法，包括全局阈值分割、局部阈值分割、自适应阈值分割以及基于统计学的阈值分割算法。
通过对算法原理的介绍和实验结果的分析，探讨了各种算法的特点、优势和适用场景。
关键词：图像阈值分割；全局阈值；局部阈值；自适应阈值；统计学阈值1. 引言图像阈值分割是一种将灰度图像转换为黑白二值图像的方法。
它的基本思想是将图像像素按照一定的阈值进行分类，将灰度值高于阈值的像素设置为白色，将灰度值低于阈值的像素设置为黑色。
图像阈值分割在计算机视觉、模式识别等领域中有着重要的应用，如目标检测、边缘检测、图像分割等。
因此，研究图像阈值分割算法，对于进一步提高数字图像处理的准确性和效率具有重要意义。
2. 全局阈值分割算法全局阈值分割算法是最简单、最常用的图像阈值分割方法之一。
它假设整个图像的前景和背景像素的灰度值分布各自服从一定分布，根据图像的直方图信息确定一个全局阈值，将图像分为两类。
其中，Otsu算法是全局阈值分割算法中的一种经典方法。
它通过最大化类间方差来确定最佳的阈值，实现了自动确定阈值的目标。
实验结果表明，全局阈值分割算法具有操作简单、计算效率高的优点，适用于对图像全局区域的目标提取和二值化处理。
3. 局部阈值分割算法全局阈值分割算法在面对图像灰度分布不均匀、背景光照不均匀等问题时，无法达到理想的分割效果。
为此，局部阈值分割算法应运而生。
局部阈值分割算法将图像分割成多个局部块，每个块根据自身的特点采用不同的阈值进行分割。
典型的局部阈值分割算法有基于局部平均法、基于局部方差法和基于局部梯度法等。
这些算法通过考虑图像局部特征信息，可以有效处理灰度分布不均匀、背景光照变化等问题。
4. 自适应阈值分割算法全局阈值分割算法和局部阈值分割算法都需要手动选择或根据经验确定阈值，对于不同图像需要调整阈值时需要人工干预。
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实验报告
课程
图像处理
实验题目
图像分割
1.引言
图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的特定某一部分感兴趣，他们一般对应着图像中某些特定的区域。为了识别它们，可以把他们从图像中分离提取出来。
2.基本知识
典型的图像分割方法可以分为基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的分割方法。
[x,y]=meshgrid(lims(1):lims(2));
bw1=sqrt((x-center1).^2 + (y-center1).^2) <= radius;
bw2=sqrt((x-center2).^2 + (y-center2).^2) <= radius;
bw=bw1 | bw2;
figure, imshow(bw,'InitialMagnification','fit'), title('二进制图像')
title('分水岭方法')
Sobel、Prewitt、Roberts等算子的边缘提取算法。
a=imread('d:\skull.png');
bw1=edge(a,'sobel');
bw2=edge(a,'prewitt');
bw3=edge(a,'roberts');
bw4=edge(a,'log');
figure
imshow(BW3)
BW4=imopen(BW1,SE);
figure, imshow(BW4)
BW4=imclose(BW1,SE);
figure, imshow(BW4)
4.实验结果与分析
原图：
图1
图2
图3
图4用分水岭算法分割图像
图5三种算子分割原图
图6
图7
图8
图9
5.总结与体会
通过相关函数的调用增加了自己对于matlab的掌握，对数字图像处理有了更加熟悉的了解。在学习过程中有不懂的地方便去询问同学，也从优秀的同学那里学到了许多东西。但自己更应询问老师，从老师那里可以学到更多的东西。
水域分割是借鉴了形态学理论的分割方法，其本质是利用了图像的区域特征进行分割图像。将边缘检测与区域生长的优点相结合。
3.功能分析及设计
用全局阈值、OTSU及迭代法求阈值。结果如图2,3所示
I=imread('i_boat_gray.bmp');
[width,height]=size(I);
%otsu algorithm
灰度阈值法将图片灰度划分为不同等级，用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域。它是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图像元素g(i,j)=0。
由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。
imshow(BW1)
%迭代求阈值
I=double(I);
T=(min(I(:))+max(I(:)))/2;
done=false;
i=0;
while ~done
r1=find(I<=T);
r2=find(I>T);
Tnew=(mean(I(r1))+mean(I(r2)))/2;
done=abs(Tnew -T)<1;
level=graythresh(I);
BW=im2bw(I,level);
figure
imshow(BW)
%global threshold
for i=1:width
for j=1:height
if(I(i,j) < 80)
BW1(i,j)=0;
else
BW1(i,j)=1;
end
end
end
figure
T=Tnew;
i=i+1;
end
I(r1)=0;
I(r2)=1;
Figure;
imshow(I)
-center1;
dist=sqrt(2*(2*center1)^2);
radius=(dist/2) * 1.4;
lims=[floor(center1-1.2*radius) ceil(center2+1.2*radius)];
figure
imshow(a)
figure
subplot(2,2,1)
imshow(bw1)
xlabel('soble')
subplot(2,2,2)
imshow(bw2)
xlabel('prewitt')
subplot(2,2,3)
imshow(bw3)
xlabel('roberts')
subplot(2,2,4)
imshow(bw4)
xlabel('log')
用形态学方法：
BW1=imread('circbw.tif');
figure
imshow(BW1)
SE=strel('arbitrary',eye(5));
BW2=imerode(BW1,SE);
figure
imshow(BW2)
BW3=imdilate(BW1,SE);
图像边缘是图像识别中抽取图像特征的重要属性。是由于相邻像素间灰度值剧烈变化引起的。图像中边缘处像素的灰度值不连续，这种不连续性可通过求导数来检测到。对于阶跃状边缘，其位置对应一阶导数的极值点，对应二阶导数的过零点(零交叉点)。因此常用微分算子进行边缘检测。常用的一阶微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，二阶微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。在实际中各种微分算子常用小区域模板来表示，微分运算是利用模板和图像卷积来实现。这些算子对噪声敏感，只适合于噪声较小不太复杂的图像。
D=bwdist(~bw);
figure, imshow(D,[],'InitialMagnification','fit')
title('距离变换')
D=-D;
D(~bw)=-Inf;
L=watershed(D);
rgb=label2rgb(L,'jet',[.5 .5 .5]);
figure, imshow(rgb,'InitialMagnification','fit')