图像的二值化阈值分割示例
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.。
图像分割处理实验报告
一、实验目的：1.学会对图像进行二值化处理和直方图均衡化处理2.进一步了解数字图像处理的知识以及matlab软件的使用3.掌握基本的查资料方法二、实验内容把这幅图像分成同样大小的10幅人脸图片然后分别对第一行5幅人脸图像的第3 第4 第5 第二行5幅人脸图像的第1 第5 进行如下处理：1.进行大津法阈值分割的二值化处理2.进行直方图均衡化处理三、实验具体代码以及结果1.实验代码%clcclearsrc_path='D:\histogram matching.bmp'; %原始图片路径dst_path='D:\picture\'; %分割图片后保存路径mkdir(dst_path);A = imread(src_path); %读入原始图片[m,n,l] = size(A); %获得尺寸for i = 1:2for j = 1:5m_start=1+(i-1)*fix(m/2);m_end=i*fix(m/2);n_start=1+(j-1)*fix(n/5);n_end=j*fix(n/5);AA=A(m_start:m_end,n_start:n_end,:); %将每块读入矩阵imwrite(AA,[dst_path num2str(i) '-' num2str(j) '.jpg'],'jpg'); %保存每块图片endendcd 'D:\pic'x1=imread('1-3.jpg');%%%%%%%%%目标读取图像x2=imread('1-4.jpg');x3=imread('1-5.jpg');x4=imread('2-1.jpg');x5=imread('2-5.jpg');% matlab 自带的自动确定阈值的方法level1=graythresh(x1);level2=graythresh(x2);level3=graythresh(x3);level4=graythresh(x4);level5=graythresh(x5);%用得到的阈值直接对图像进行二值化处理并显示BW1=im2bw(x1,level1);BW2=im2bw(x2,level2);BW3=im2bw(x3,level3);BW4=im2bw(x4,level4);BW5=im2bw(x5,level5);figure(1),imshow(BW1);figure(2),imshow(BW2);figure(3),imshow(BW3);figure(4),imshow(BW4);figure(5),imshow(BW5);%直方图均衡化处理%%%%%%%%%%调用直方图均衡化函数 histeq（）%%%%%均衡化处理后的灰度级直方图分布figure(6),imhist(histeq(rgb2gray(x1))); figure(7),imhist(histeq(rgb2gray(x2))); figure(8),imhist(histeq(rgb2gray(x3))); figure(9),imhist(histeq(rgb2gray(x4))); figure(10),imhist(histeq(rgb2gray(x5)));%%%均衡化处理后的图像%%%%%%figure(11),imshow(histeq(rgb2gray(x1))); figure(12),imshow(histeq(rgb2gray(x2))); figure(13),imshow(histeq(rgb2gray(x3))); figure(14),imshow(histeq(rgb2gray(x4))); figure(15),imshow(histeq(rgb2gray(x5)));。
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基于局部阈值的图像二值化方法，被广泛应用于图像处理领域。
该算法在每个像素点周围的一个局部窗口中计算局部阈值，并根据该阈值将该像素点进行二值化处理。
具体步骤如下：1. 定义一个窗口大小W，取决于图像的分辨率。
通常情况下，窗口大小为奇数。
2. 遍历图像中的每个像素点，将其作为窗口的中心。
3. 在窗口内计算局部阈值T，可以采用不同的计算方法，如平均灰度值、中值灰度值等。
Niblack算法使用的是局部窗口内的平均灰度值作为局部阈值。
4. 将该像素点与局部阈值进行比较，如果像素值大于等于局部阈值，则将其设置为255（白色），否则将其设置为0（黑色）。
5. 重复步骤2-4，直到遍历完整个图像。
Niblack算法的优点是简单且计算速度快，适用于检测具有不规则形状和强度变化的图像。
然而，由于该算法使用局部阈值进行二值化，可能会导致噪声的引入或者边缘丢失的情况。
因此，在应用Niblack算法时需要根据实际情况进行调整和优化。
参考文献：1. Niblack, W. (1986). An introduction to Digital Image Processing. Prentice-Hall.2. Matas, J., Chum, O., Urban, M., & Pajdla, T. (2004). Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions. Image and Vision Computing, 22(10), 761-767.。
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）。
halcon bin_threshold用法原理
halcon bin_threshold用法原理什么是Halcon？Halcon是一种强大的机器视觉开发库，适用于各种视觉应用领域。
它提供了丰富的功能和工具，可以用于图像获取、图像处理、模式识别、嵌入式系统开发等。
其中，bin_threshold是Halcon库中一个非常重要的函数之一，用于二值化图像。
本文将详细介绍bin_threshold的用法和原理。
bin_threshold的用法bin_threshold函数的语法如下：bin_threshold(Image: Image, Bin: Region, T: Numeric, Mode: String,: Width: Numeric, Height: Numeric)参数说明：- Image：输入的灰度图像。
- Bin：输出的二值化区域。
- T：阈值，用于决定是否将像素点分为前景和背景。
- Mode：二值化模式，可选值为：“light”（亮像素为前景），“dark”（暗像素为前景）。
- Width：图像块的宽度，可选参数。
- Height：图像块的高度，可选参数。
bin_threshold函数的原理bin_threshold函数是基于阈值分割的一种图像二值化方法。
图像二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程，即将像素点分为两类：前景和背景。
在bin_threshold函数中，根据输入的阈值T和指定的二值化模式，函数会将图像中灰度值大于或小于阈值的像素点设置为前景或背景。
其中，亮像素为前景或暗像素为前景由模式参数Mode决定。
具体实现过程如下：1. 读取输入的灰度图像Image。
2. 根据输入的阈值T和二值化模式Mode，确定前景和背景的像素值。
3. 对图像中的每个像素点进行遍历：- 如果该像素点的灰度值大于或小于阈值T，则将该像素点设置为前景或背景。
- 否则，将该像素点设置为背景或前景。
4. 将二值化后的图像区域保存为输出Bin。
可选参数Width和Height用于调整图像块的大小。
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。
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。
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。
otsu法计算阈值c++
otsu法计算阈值c++Otsu法是一种常用的图像阈值分割方法，用于自动确定图像的二值化阈值。
在C++中，可以使用OpenCV库来实现Otsu法计算阈值。
下面是一个示例代码：cpp.#include <iostream>。
#include <opencv2/opencv.hpp>。
int main() {。
// 读取图像。
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// 计算Otsu阈值。
double otsuThreshold = cv::threshold(image, image, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);std::cout << "Otsu阈值: " << otsuThreshold << std::endl;// 显示原始图像和二值化结果。
cv::imshow("Original Image", image);cv::waitKey(0);return 0;}。
在上述代码中，首先使用`cv::imread`函数读取图像，将其转换为灰度图像。
然后，使用`cv::threshold`函数计算Otsu阈值，并将结果保存在`otsuThreshold`变量中。
最后，使用`cv::imshow`函数显示原始图像和二值化结果。
需要注意的是，上述代码中的图像文件名为"image.jpg"，请根据实际情况修改为你要处理的图像文件名。
另外，你需要在编译和运行代码之前确保已经安装了OpenCV库，并将其正确配置到你的开发环境中。
希望以上信息对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。
图像处理中的二值化方法对比
图像处理中的二值化方法对比图像处理是一门广泛应用于计算机视觉领域的重要技术。
而二值化是图像处理中常用的一种方法，其能将图像分为黑白两个部分，使得图像中只存在黑白两种颜色的像素点。
在本文中，我将介绍几种常见的二值化方法，并对它们进行对比分析。
1. 阈值二值化方法阈值二值化方法是最简单而直观的一种二值化方法，其通过设置一个固定的阈值，将图像中的像素点的灰度值与该阈值进行比较，大于阈值的像素点设为白色，小于阈值的像素点设为黑色。
这种方法简单易懂，计算速度快，适用于二值化处理较为简单的图像。
2. 自适应阈值二值化方法与阈值二值化方法相比，自适应阈值二值化方法能够根据图像的局部特征自适应地选择最佳阈值。
该方法将图像分割为若干个小块，在每个小块中计算局部的阈值，并将该小块内的像素点进行二值化处理。
这种方法可以有效应对图像中不均匀光照条件的问题，适用于处理具有明暗变化较大的图像。
3. 基于直方图的二值化方法基于直方图的二值化方法是一种基于整幅图像的灰度分布特征进行二值化处理的方法。
该方法通过计算图像的灰度直方图，并选择全局最佳阈值来进行全局二值化处理。
这种方法能够提取图像的全局特征，但对于具有局部噪声的图像效果不佳。
4. 基于聚类的二值化方法基于聚类的二值化方法是一种利用像素点的灰度值进行聚类分析的方法。
该方法通过对图像中的像素点进行聚类分析，将像素点分为前景和背景两类，从而实现二值化处理。
这种方法对于具有复杂纹理和边缘的图像效果较好，但计算复杂度较高。
综上所述，不同的二值化方法各有其优势和适用范围。
在实际应用中，我们应根据具体的图像特征和处理要求选择合适的二值化方法。
例如，对于光照条件较好的图像，阈值二值化方法可以得到较好的效果；对于光照条件不均匀的图像，自适应阈值二值化方法更适合；而对于具有复杂纹理和边缘的图像，基于聚类的二值化方法可能有更好的效果。
总之，图像处理中的二值化方法对比告诉我们，在选择二值化方法时，要充分考虑图像的特征和处理要求，并根据实际情况选择合适的方法。
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。
二值图像分析BinaryImageAnalysis
门限处理（阈值分割） 阈值举例 选择直方图中双峰之间的谷底作为全局阈值
门限处理（阈值分割） 阈值举例
门限处理（阈值分割）
阈值举例
玩家手中的扑克牌，要对其进行视觉上的分析
原始图像
阈值图像
门限处理（阈值分割）
阈值举例
如果设置了错误的阈值，结果是很糟糕的
太小的阈值
太大的阈值
门限处理（阈值分割）单值阈值的问题 单值阈值只能对双峰直方图工作得较好 对于其它类型的直方图，需要更多的阈值
先做腐蚀操作， 再将腐蚀结果图像减去原 始图像
对字母的收缩与扩展算法实验结果：
原始噪声图像
膨胀运算
腐蚀运算
膨胀-腐蚀
腐蚀-膨胀
开、闭运算的滤波性质： 开运算可以滤掉背景噪声——胡椒状噪声 （滤波器） 闭运算可以滤掉前景噪声——沙眼噪声 （整形器）
腐蚀和膨胀的变体
通常反复施以腐蚀运算,将使一个物体变得不存在。类似地, 反复膨胀将把一幅图像中的所有物体合并为一个。然而,这些 过程可以改变一下,以便在一些应用中产生更合适的结果。 收缩(Shrinking) ??? 当腐蚀以一种不触及单像素物体的方式执行时 , 这个过 程称为收缩。当物体总数必须保持不变时 ,这种方法很有用。 收缩可以迭代方式为一个包含近似圆形物体的二值图像生成 物体尺寸的分布 ??? 。为图像中的单像素物体计数的过程与 一个3×3算子交替的执行???。每运行一次,半径减了一个像 素 , 并有更多的物体收缩为单像素大小。记录下每次迭代中 的单像素物体数目 ,可给出物体大小的累计分布。但收缩时 会使非常不圆的物体 ( 如哑铃状的物体 ) 分解 , 因此这种技术 有它的局限性。
鱼钩 、H
区域边界
通过简单的局部运算找边界点是视觉应用中的基本任 务，常见的算法是按逆时针方向跟踪区域的所有点
图像二值化,阈值处理（十）
图像⼆值化,阈值处理（⼗）图像⼆值化：基于图像的直⽅图来实现的，0⽩⾊ 1⿊⾊ 定义：图像的⼆值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有⿊和⽩的视觉效果。
⼀幅图像包括⽬标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出⽬标物体，常⽤的⽅法就是设定⼀个阈值T，⽤T将图像的数据分成两部分：⼤于T的像素群和⼩于T的像素群。
这是研究灰度变换的最特殊的⽅法，称为图像的⼆值化（Binarization）。
Python-OpenCV中提供了阈值（threshold）函数threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)函数：第⼀个参数 src 指原图像，原图像应该是灰度图。
第⼆个参数 x 指⽤来对像素值进⾏分类的阈值。
第三个参数 y 指当像素值⾼于（有时是⼩于）阈值时应该被赋予的新的像素值第四个参数 Methodsmethod阈值类型⼀般分为五种：cv2.THRESH_BINARY——⼤于阈值的部分像素值变为最⼤值，其他变为0cv2.THRESH_BINARY_INV——⼤于阈值的部分变为0，其他部分变为最⼤值cv2.THRESH_TRUNC——⼤于阈值的部分变为阈值，其余部分不变cv2.THRESH_TOZERO——⼤于阈值的部分不变，其余部分变为0cv2.THRESH_TOZERO_INV——⼤于阈值的部分变为0，其余部分不变import cv2 as cvimport numpy as np# 全局阈值def threshold_image(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow("原来", gray)# ⼤律法,全局⾃适应阈值参数0可改为任意数字但不起作⽤ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("OTSU", binary)# TRIANGLE法,，全局⾃适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作⽤，适⽤于单个波峰 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE) print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("TRIANGLE", binary)# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⽩⾊⼩于的是⿊⾊ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("define_yuzhi", binary)# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⿊⾊⼩于的是⽩⾊ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("define_rev", binary)# 截断⼤于150的是改为150 ⼩于150的保留ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_TRUNC)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("jieduan1", binary)# 截断⼩于150的是改为150 ⼤于150的保留ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_TOZERO)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("jieduan2", binary)src = cv.imread("yiner.jpg")threshold_image(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()函数threshold()的参数说明：#⼤律法,全局⾃适应阈值参数0可改为任意数字但不起作⽤cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU#TRIANGLE法,，全局⾃适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作⽤，适⽤于单个波峰cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⽩⾊⼩于的是⿊⾊cv.THRESH_BINARY# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⿊⾊⼩于的是⽩⾊cv.THRESH_BINARY_INV# 截断⼤于150的是改为150 ⼩于150的保留cv.THRESH_TRUNC# 截断⼩于150的是改为150 ⼤于150的保留cv.THRESH_TOZERO对应的阈值1 函数adaptiveThreshold( src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,C,dst=None)2 参数解说.第⼀个src:原始图像第⼆个maxValue:像素值上限第三个⾃适应⽅法adaptiveMethod: — cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值 —cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为⼀个⾼斯窗⼝第四个值的赋值⽅法： 只有cv2.THRESH_BINARY 和cv2.THRESH_BINARY_INV第五个blockSize 规定领域⼤⼩（⼀个正⽅形的领域）第六个常数C， 阈值等于均值或者加权值减去这个常数（为0相当于阈值就是求得领域内均值或者加权值） 这种⽅法理论上得到的效果更好，相当于在动态⾃适应的调整属于⾃⼰像素点的阈值，⽽不是整幅图像都⽤⼀个阈值。
如何进行图像分割的Matlab实现
如何进行图像分割的Matlab实现引言：图像分割是计算机视觉领域的一项基础技术，它将图像中的像素点分为不同的区域，使得具有相似特征的像素被聚类到一起。
在图像分析、目标检测、图像处理等任务中，图像分割起着至关重要的作用。
本文将介绍如何使用Matlab实现图像分割算法，包括传统的阈值分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。
一、传统的阈值分割1.1 简介阈值分割是最简单和常用的图像分割方法之一，它根据像素的灰度值与阈值的比较结果将像素分为两类：前景和背景。
在Matlab中，可以使用函数`im2bw`实现二值化分割任务。
1.2 实现步骤（1）加载图像：使用`imread`函数读取待分割的图像，并将其转换为灰度图像。
（2）确定阈值：根据图像的灰度直方图，可以通过分析波峰和波谷来确定一个适合的阈值。
（3）二值化分割：使用`im2bw`函数将灰度图像二值化，得到分割后的图像。
（4）结果显示：使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。
二、基于区域的分割2.1 简介基于区域的分割方法将图像划分为具有一定连续性和相似性质的区域，其基本思想是将图像中相似的像素组成区域，并对区域进行合并或分裂，以达到分割的目的。
2.2 实现步骤（1）加载图像：同样使用`imread`函数读取待分割的图像。
（2）图像预处理：可选的预处理步骤包括噪声去除、图像增强等，以提供更好的分割效果。
（3）区域生长：选择一个适当的种子点作为起始点，在附近的像素中根据一定的准则来判断是否属于同一区域，并逐步生长扩展区域，直至满足停止准则。
（4）结果显示：使用`imshow`函数将原图像和分割结果进行显示。
三、基于深度学习的分割3.1 简介基于深度学习的分割方法是近年来发展起来的一种高效且准确的分割技术，主要基于深度卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）。
深度学习模型通过学习大量标注的图像，能够学习到图像的高级特征，从而实现更准确的图像分割。
阈值法文档
阈值法1. 介绍阈值法是一种常用的图像处理方法，用于将图像中的像素值分为两个或多个不同的类别。
通过设定阈值，将像素值高于或低于阈值的像素分别标记为不同的类别，并对图像进行二值化处理。
阈值法可以应用于多个领域，包括图像分割、边缘检测和目标识别等。
在图像分割中，阈值法可以将前景区域和背景区域进行分离，从而实现对象的分离和提取。
在边缘检测中，阈值法可以帮助提取图像中的边缘或边缘特征。
在目标识别中，阈值法可以用于识别特定的目标或特定的像素区域。
2. 常见的阈值法2.1 全局阈值法全局阈值法是最常见和最简单的阈值法之一。
它假设整个图像中的像素具有相似的特性，因此可以将一个全局的阈值应用于整个图像。
常见的全局阈值法有以下几种：•Otsu方法：Otsu方法是一种自适应的全局阈值法，它通过最大化类间方差来选择最佳的阈值。
Otsu方法适用于前景和背景之间具有明显差异的图像。
•双峰法：双峰法是一种基于图像直方图的全局阈值法。
它假设图像的直方图具有两个明显的峰值，通过查找直方图中的两个峰值来确定最佳阈值。
•固定阈值法：固定阈值法是一种简单的全局阈值法，它使用预先设定的固定阈值来分割图像。
这种方法适用于前景和背景之间有明显分界的图像。
2.2 自适应阈值法自适应阈值法是一种根据图像上下文动态调整阈值的方法。
它将图像分割为多个局部区域，并对每个局部区域应用不同的阈值。
常见的自适应阈值法有以下几种：•局部均值法：局部均值法将图像分割为多个小区域，在每个小区域内计算像素的平均值，并以该平均值作为阈值。
•局部中值法：局部中值法将图像分割为多个小区域，在每个小区域内计算像素的中值，并以该中值作为阈值。
•自适应高斯阈值法：自适应高斯阈值法通过计算像素与其周围邻域的高斯加权平均值来确定阈值。
3. 使用阈值法进行图像分割的步骤使用阈值法进行图像分割的一般步骤如下：1.灰度转换：如果原始图像是彩色图像，首先需要将其转换为灰度图像。
可以使用不同的方法，如加权平均法或取值法。
图像的二值化
图像的二值化①状态法 (1)②判别分析法 (2)③双固定阈值法 (2)完成许多图像处理步骤之后,通常希望剔除图像中高于或低于某一值的像素。
二值化也是图像分割的一种有效方法。
图像的二值化是按以下式(3)进行的：1,(,)(,)0,(,)k k k G i j T R i j G i j T ≥⎧=⎨<⎩(3) 上式中的(,)k G i j 表示位于(,)i j 处像素的灰度值；(,)k R i j 表示二值化后(,)i j 处的像素值，此时，只能取0或1，其中：(,)0k R i j =时，表示背景，(,)1k R i j =时，表示前景；T 为用于二值化的阈值。
阈值化的过程比较简单，关键是阈值的选取问题。
几种常用的阈值确定方法①状态法实际上确定阈值T 也需要一定的先验知识，若图像的灰度分布直方图有明显的双峰值特性，如图2所示，这时可以将阈值T 取在两个峰值之间谷底那点的灰度值。
当在图像中运动目标和背景的灰度值相差很大的时候，直方图中会有明显的谷底。
此时，谷底左侧的是图像的背景灰度值，谷底右侧的是图像中的运动目标。
但是在复杂的图像中，图像的灰度分布直方图中没有明显的波谷，因而这种方法就不适用。
阈值T图2 双峰直方图②判别分析法在灰度分布直方图中将灰度的集合用阈值T 分成两组，一组的灰度值低于阈值T ，另一组高于阈值T 。
阈值T 就是两组灰度集合的最佳分离值，这就是判别分析法的基本思想。
判别分析法通常是根据两组灰度平均值的方差(称为组间方差)和各组的方差(称为组内方差)的比来求出最佳分离阈值T 的，当组间方差与组内方差之比为最大时，对应的灰度分离值T 就是最佳分离值。
③双固定阈值法双固定阈值法使用两个固定的阈值12T T 与，并且12T T <。
当图像中某一像素值(,)G x y 的值小于1T 时，就将像素值置为0或1；当图像中的像素值(,)G x y 在12T T 与之间时，就将像素值置为1或0；当图像中的像素值(,)G x y 大于2T 时，就将像素值置为0或1。
matlab阈值法程序
matlab阈值法程序MATLAB中的阈值法是一种常用的图像处理方法，用于图像分割和对象检测。
阈值法基于像素灰度值与预先设定的阈值进行比较，从而将图像分割成不同的区域。
以下是一个简单的MATLAB阈值法程序示例：matlab.% 读取图像。
I = imread('image.jpg');% 将图像转换为灰度图像。
I_gray = rgb2gray(I);% 使用Otsu方法自动计算阈值。
level = graythresh(I_gray);% 根据阈值进行图像分割。
BW = imbinarize(I_gray, level);% 显示原始图像和分割结果。
subplot(1,2,1), imshow(I_gray), title('原始灰度图像');subplot(1,2,2), imshow(BW), title('阈值分割结果');在这个示例中，首先通过`imread`函数读取了一张彩色图像，并使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。
然后使用`graythresh`函数自动计算图像的阈值，这里使用了Otsu方法。
最后，利用`imbinarize`函数根据计算得到的阈值对图像进行二值化处理，生成二值图像`BW`。
最后通过`subplot`和`imshow`函数显示了原始灰度图像和阈值分割结果。
需要注意的是，阈值法的具体实现方式会根据具体的图像特点和分割需求而有所不同，上述示例仅为其中一种简单的实现方式。
在实际应用中，可能需要根据具体情况调整阈值计算方法和分割结果的后处理步骤，以获得更好的分割效果。
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
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图像阈值化处理的变换函数表达式为
255 g ( x, y) 0 f ( x, y) T 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。
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。
直方图的双峰与阈值
直方图阈值双峰法实例
第7章 图像分割
7.1 7.2 7.3 7.4 7.5
图像分割 基于阈值选取的图像分割方法 基于区域的图像分割方法 基于边缘检测的图像分割 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
——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： （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。
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：
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);
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。
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个阈值，并进行如 下分割处理：
g0 g 1 g (i, j ) g n 1 gn
f (i, j ) T0 T0 f (i, j ) T1 Tn 2 f (i, j ) Tn 1 f (i, j ) Tn 1
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。 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。 把这种通过选取直方图阈值来分割目标和背 景的方法称为直方图阈值双峰法。
（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。
• 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
?
图像分割示例
• 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。 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。