迭代阈值分割 - 360文档中心

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

基于一阶和二阶亮度矩不变的图像阈值分割的迭代算法

Ｖｏ．５．．３１３Ｎｏ
２００６，Ｊｎ．ｕ
基于一阶和二阶亮度矩不变的图像阈值分割的迭代算法
倪青青。王昊２４，，
（．上海电机学院电子信息学院，上海２０４；．上海电机学院电世界杂志社，上海２０２；１０２０２０００３．华东理工大学信息科学与工程学院，海２０３；．上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海２０３）上０２７４０００
文献［］中的亮度矩图像分割方法应用于图像５二值化中简单明了，算量少、于它用了三阶亮度计由矩，以它的物理概念不够明确，没有充分利用直所且方图的已有的数据，而增加了一个方程式使计算从
的复杂程度增加．者在上述亮度矩图像分割的基作础上就上面的问题加以改进，分利用图像的直方充图所包含的信息，用图像分割前后保持图像的一采
研究生．
维普资讯
上海师范大学学报（自然科学版）
２００６年
直方图是一种经常使用的图像灰度统计方法．Ｉ是一个０～２５灰度级的直方图的例子，的横图５它坐标是灰度级，纵横坐标是该灰度在图像中的像素数．一般讲，方图中出现两个峰值，直它们分别处于目标的灰度区（。ｇ）和背景的灰度区（）．图像像素数越来越大时，理论上讲，方图可看成两个相ｇ当从直交的高斯分布曲线．在这种情况下，为目标的灰度的均值，ｇｇ。而为背景的灰度的均值．而两条曲线的交点为分割阈值Ｔ的初始值．

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。

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。
第16页/共25页
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

迭代阈值法实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景迭代阈值法（Iterative Thresholding Method）是一种常用的图像处理技术，广泛应用于图像分割、边缘检测等领域。

该方法通过迭代调整阈值，将图像中的像素分为前景和背景，从而实现图像的分割。

本实验旨在验证迭代阈值法在图像分割中的应用效果，并分析不同参数设置对分割结果的影响。

二、实验目的1. 了解迭代阈值法的基本原理和实现方法。

2. 分析不同参数设置对图像分割结果的影响。

3. 比较迭代阈值法与其他图像分割方法的优缺点。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 图像处理库：OpenCV四、实验步骤1. 数据准备：收集多张不同场景的图像，包括自然场景、医疗图像、遥感图像等。

2. 图像预处理：对图像进行灰度化、滤波等预处理操作，提高图像质量。

3. 迭代阈值法实现：1. 读取预处理后的图像，将其转换为灰度图像。

2. 初始化阈值，可取图像的平均灰度或经验值。

3. 迭代计算前景和背景像素的灰度均值，更新阈值。

4. 根据新的阈值，将图像分割为前景和背景。

5. 重复步骤3和4，直至阈值不再变化或达到预设的迭代次数。

4. 结果分析：1. 对分割结果进行可视化，观察前景和背景的分割效果。

2. 分析不同参数设置对分割结果的影响，如迭代次数、初始阈值等。

3. 比较迭代阈值法与其他图像分割方法的优缺点。

五、实验结果与分析1. 实验结果：1. 自然场景图像分割结果：如图1所示，迭代阈值法能够较好地分割前景和背景，但在复杂场景中，分割效果可能受到噪声和边缘模糊等因素的影响。

2. 医疗图像分割结果：如图2所示，迭代阈值法能够有效地分割器官和组织，但在一些细节部位，分割效果可能不理想。

3. 遥感图像分割结果：如图3所示，迭代阈值法能够较好地分割地表和背景，但在一些复杂地形中，分割效果可能受到遮挡和阴影等因素的影响。

2. 结果分析：1. 迭代次数：迭代次数过多可能导致过度分割，影响分割效果；迭代次数过少可能导致分割不完整。

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。

阈值分割方法

阈值分割⽅法
阈值分割⽅法是⼀种利⽤图像的每个像素灰度的不同，选定⼀个或者多个阈值，讲图像分成不同⼏类，每⼀类中的灰度值在⼀个范围之内属于⼀个物体。

这样⼏乎只能处理较为简单的图像，复杂的图像分割效果将不好。

第⼀步选取正确的阈值，第⼆步将图像中的灰度级与这个阈值相⽐较并分类。

选择阈值的⽅法：
⼀利⽤灰度直⽅图：
如果⽬标区域与背景区域的差别⽐较⼤，可以观察图像的灰度直⽅图，会有两个波峰，选择⾕底的灰度级作为阈值，即可以将⽬标区域与背景区域分割出来。

直⽅图只是图像灰度级的⼀个统计，并不⼀定会出现双峰⼀⾕的特性，⽽且双峰也不⼀定就是⽬标和背景，因此这样的⽅法不⼀定可靠。

⼆迭代求阈值：
⾸先选取⼀个估计阈值，可以⽤灰度平均值，然后将图像分为两个⼦图像，再⽤两个新图象的特性来重新计算这个阈值，并且重新分割成两个⼦图像，这样迭代下去直到这个阈值不再发⽣变化。

就确定了最终的阈值。

优缺点也是显⽽易见，太简单。

三⾃适应阈值分割 OSTU最⼤类间⽅差法：
被认为是图像分割中最好的选取阈值的⽅法。

使⽤的是聚类的思想，将图像分为两个灰度级，使得两个部分之间的灰度值差异最⼤，使得同⼀部分之间的灰度值差异最⼩，通过⽅差的计算来寻找⼀个最佳的阈值来⼆值化⼀个图像。

假设图像的背景较暗,并且图像的⼤⼩为M*N,图像中像素的灰度值⼩于阈值的像素个数记作N1,像素灰度⼤于阈值的像素个数记作N2,则有:
采⽤遍历的⽅法得到使类间⽅差最⼤的阈值,即为所求.
代码以后补充。

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。

【转】七种常见阈值分割代码（Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法）

【转】七种常见阈值分割代码（Otsu、最⼤熵、迭代法、⾃适应阀值、⼿动、迭代法、基本全局阈值法）⼀、⼯具：VC+OpenCV⼆、语⾔：C++三、原理otsu法（最⼤类间⽅差法，有时也称之为⼤津算法）使⽤的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最⼤，每个部分之间的灰度差异最⼩，通过⽅差的计算来寻找⼀个合适的灰度级别来划分。

所以可以在⼆值化的时候采⽤otsu 算法来⾃动选取阈值进⾏⼆值化。

otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对⽐度的影响。

因此,使类间⽅差最⼤的分割意味着错分概率最⼩。

设t为设定的阈值。

wo：分开后前景像素点数占图像的⽐例uo：分开后前景像素点的平均灰度w1：分开后被景像素点数占图像的⽐例u1：分开后被景像素点的平均灰度u=w0*u0 + w1*u1 :图像总平均灰度从L个灰度级遍历t，使得t为某个值的时候，前景和背景的⽅差最⼤，则这个 t 值便是我们要求得的阈值。

其中，⽅差的计算公式如下：g=wo * (uo - u) * (uo - u) + w1 * (u1 - u) * (u1 - u)[ 此公式计算量较⼤，可以采⽤： g = wo * w1 * (uo - u1) * (uo - u1) ]由于otsu算法是对图像的灰度级进⾏聚类，so 在执⾏otsu算法之前，需要计算该图像的灰度直⽅图。

迭代法原理：迭代选择法是⾸先猜测⼀个初始阈值，然后再通过对图像的多趟计算对阈值进⾏改进的过程。

重复地对图像进⾏阈值操作，将图像分割为对象类和背景类，然后来利⽤每⼀个类中的灰阶级别对阈值进⾏改进。

图像阈值分割---迭代算法1 .处理流程：1.为全局阈值选择⼀个初始估计值T(图像的平均灰度)。

2.⽤T分割图像。

产⽣两组像素：G1有灰度值⼤于T的像素组成，G2有⼩于等于T像素组成。

3.计算G1和G2像素的平均灰度值m1和m2；4.计算⼀个新的阈值:T = (m1 + m2) / 2;5.重复步骤2和4,直到连续迭代中的T值间的差⼩于⼀个预定义参数为⽌。

基于信息熵的图像分割阈值迭代改进算法

法两大类。前者利用灰度频率信息对分布信息进行分割，而后
者利用局部空间信息进行分割，将具有相似特性的像素集合起来构成区域 …。图像阈值分割常用的算法有：方图法，峰直双值法，迭代法，最大类问方差（ＳＵ），ＯＴ法最大熵法，矩不变法，模糊聚类法等等。这里所要用到的迭代算法是由Ｇｎａｅｏｚｌｚ和
０引言
图像分割是应用一种或多种运算将图像分成一些具有类似特性（如颜色、纹理、密度等）区域，的主要有阈值方法和区域方
（Ａ）＝ｌｏ１
一ｌＰ（）ｏＡｇ
（）１
我们可以直观地把信息量看作是收到某消息所获得的信息量（即收到某消息后获得关于某基本事件发生的信息量）。我们定义自信息的数学期望为信源的平均自信息量，：即
孙路毕笃彦
（军工程大学工程学院空陕西西安７０３）１０８
摘
要
将信息熵理论和分割阈值迭代法融合，出一种基于图像目标信息熵的闽值迭代选取方法，将这种改进的迭代法与目提并
前常见的最大类问方差法和最大熵法进行比较。实验表明，此算法具有速度快，总体分割效果好的优点。
均信息量Ｊ。
Ｗｏｄ［０２用于自动选取阈值而提出的迭代步骤，理是将ｏｓ２０］原
直方图用两个高斯分布或类高斯分布概率函数近似，阈值选取

多媒体图像处理实验——阈值分割实验报告

图像分割迭代法实现图像阈值分割：一．实验原理图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。

它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。

图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。

这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。

迭代法是基于逼近的思想，其步骤如下：(1)求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Zmax和Zmin，令初始阈值T0=(Zmax+Zmin)/2；(2)根据阈值TK将图象分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值ZO和ZB；(3)求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)/2；(4)若TK=TK+1，则所得即为阈值；否则转2，迭代计算。

迭代所得的阈值分割的图象效果良好。

基于迭代的阈值能区分出图像的前景和背景的主要区域所在，但在图像的细微处还没有很好的区分度。

经试验比较，对于直方图双峰明显，谷底较深的图像，迭代方法可以较快地获得满意结果。

但是对于直方图双峰不明显，或图像目标和背景比例差异悬殊，迭代法所选取的阈值不如最大类间方差法。

二．实验内容对测试图像进行图像分割，求出分割测试图像的最佳阈值。

分别显示原图、原图的直方图（标出阈值）、和分割后的二值图。

图1——测试图像三．实验程序%分割clear;I=imread('D:\fenge.jpg');figure(1)subplot(121);imshow(I);title('原图');[M,N]=size(I);T=125;%令原图像直方图两峰之间的谷底作为阈值ok=true;while okF1=I>=T;F2=I<T;aveF1=mean(I(F1));aveF2=mean(I(F2));newT=0.5*(aveF1+aveF2);ok=abs(T-newT)>=1;T=newT;endF=255*(I>T)+0*(I<=T);figure(1)subplot(122);imshow(F)title('分割后的二值图像');figure(2)[counts,x]=imhist(I,256);counts=counts/M/N;stem(x,counts,'.');hold on;plot([T,T],[0,0.03],'r');%直方图阈值分界线str=num2str(T);text(T,0.01,'阈值分割线');text(T,0.015,str);title('原图直方图');四．结果分析从图2原图像直方图中可以看出，选择初始阈值时可以选择两峰值之间的谷底作为阈值，经过迭代计算后，可以得出最终阈值。

迭代收缩阈值算法代码

迭代收缩阈值算法代码迭代收缩阈值算法是一种用于图像分割的算法，它可以将图像中的目标从背景中分离出来。

该算法的基本思想是通过迭代的方式，不断调整阈值，直到达到最佳的分割效果。

在本文中，我们将详细介绍迭代收缩阈值算法的原理和代码实现。

一、算法原理迭代收缩阈值算法基于图像的灰度分布特征，通过不断调整阈值，将图像中的目标和背景分离开来。

算法的主要步骤如下：1.初始化阈值T，一般取图像灰度级的中值。

2.根据阈值T将图像分割为两个区域，分别为目标区域和背景区域。

3.计算目标区域和背景区域的平均灰度值m1和m2。

4.更新阈值T为m1和m2的平均值。

5.重复步骤2-4，直到阈值T不再变化或达到迭代次数的上限。

二、代码实现以下是使用Python语言实现迭代收缩阈值算法的示例代码：```import numpy as npimport cv2def iterative_thresholding(img):# 初始化阈值threshold = np.median(img)# 迭代次数上限max_iter = 100iter_count = 0while True:# 根据阈值分割图像_, binary = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 计算目标区域和背景区域的平均灰度值mean1 = cv2.mean(img, binary)[0]mean2 = cv2.mean(img, ~binary)[0]# 更新阈值new_threshold = (mean1 + mean2) / 2# 判断阈值是否收敛if abs(new_threshold - threshold) < 1e-5 or iter_count >= max_iter:breakthreshold = new_thresholditer_count += 1return binary# 读取图像img = cv2.imread("image.jpg", 0)# 图像分割result = iterative_thresholding(img)# 显示结果cv2.imshow("Result", result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```以上代码首先引入了`numpy`和`cv2`库，分别用于处理图像和计算平均灰度值。

基于灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络的图像分割

Ｉａｅｓｇｅｔｉｎｂａｅｎｍｇｅｍｎａｔｏｓｄｏｇａｓａｅｉｅａｉｎｔｒｓｏｄｐｓｏｌｄｎｕｒｌｎｔｒｒｙｃｌｔｒｔｏｈｅｈｌｕｌｅｃｕｐｅｅａｅｗｏｋ
第３１卷第１０期
２１０１年１０月
计算机应用
ＪｕｎｌｏｏｕｅｐｌａｉｎｏｒａｆＣｍｐｔｒＡｐｉｔｓｃｏ
Ｖｏ｜１Ｎ．０ｌ３ｏ１
０ｃ．０１１ｔ２
文章编号：０１９８（０１１２５０１０ — ０１２１）０— ７３— ４
ＡｂｔａｔＡｅｔｏ，ｃｌｄＧｒｙｃｌｔｒｔｎＴｒｓｏｄＰｌｅｏｐｅＮｕａｔｏｋ（ＧＩＰＮＮ）ｗａｓｒｃ：ｎｗｍｅｈｄａｌａｓａｅＩｅａｉｈｅｈｌｕｓＣｕｌｄｅｒｌＮｅｗｒｅｏＴ— Ｃ，ｓ
摘
要：为有效分割图像，出了灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络（１—ＣＮ）Ｉ—ＣＮ简化了传统ＰＮ提ＧＴＰＮ。ＧＴＰＮＣＮ模
型，将其指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值。ＧＴＰＮＩ．ＣＮ分割图像时无需进行参数和循环次数选择，无需也
ｐｏｏｅｏｍａｅｓｇｎａｉｎ．ＴｅＧＩ — ＣｅｕｅｈｅｕｒｄｐｒｍｅｅｓｏｏｖｎｉｎｌＣＮａｄｔｅｅｐｎｎｉｌｒｐｓｄｆｒｉｇｅｍｅｔｔｏｈＴＰＮＮｒｄｃｄｔｅｒｑｉｅａａｔｒｆｃｎｅｔａｏＰＮｎｈｘｏｅｔａｌｙｄｃｙｎｈｅｈｌｓｉｒｖｄｔｅｒｌｔｄｔｈｒｙｃｌｔｔｔｓｏｅｏｉｉａｍａｅｅａｉｇｔｒｓｏｄｗａｍｐｏｅｏｂｅａｅｏｔｅｇａｓａｅｓａｉｉｆｈｒｎｌｓｃｔｇｉｇ．ＷｈｎＧＩ — ＣａｐｌｄｔｅＴＰＮＮｗｓａｐｉｅｏｉｇｅｍｅｔｔｎｏｐｒｍｅｅｒｉｒｔｎｔｅｄｏｂｅｅｍｉｅｉｃｈｅｍｅｔｔｎｃｕｄｂｏｌｔｄｂｎｍａｅｓｇｎａｉ，ｎａａｔｒｏｔａｉｉｎｅｓｔｅｄｔｒｎｄｓｅｔｅｓｇｎａｉｏｌｅｃｍｐｅｅｙｏｅｏｅｏｍｅｎｏｔｆＰＮｒｎｒｃｓ．ＴｅｅｏｅＧＴＰＮｉｏｅｕｒｐｃｆｕｅａｈｔｒｔｎｓｏｏｄｔｎＧＴ— ＣＮｉｏＣＮｆｇｐｏｅｓｈｒｆｒ，Ｉ — ＣＮｄｄｎｔｒｑｉｓｅｉｃｒｌｓｔｅｉａｉｔｐｃｎｉｏ．ＩＰＮｍｅｉｉｅｉｅｏｉｍａｅｇｏｓｆｔｅｇａｓａｅｉｆｒｔｎｏｈｒｇｎｌｉｇｎｈｕｓｈｒｃｅｓｉｓｏＣｈｔｔｅｎｕｏｓｄｏｄｕｅｏｈｒｙｃｌｎｏｍａｉｆｔｅｏｉａｍａｅａｄｔｅｐｌｅｃａａｔｒｔｆＰＮＮｔａｈｅｒｎｏｉｉｃａｓｃａｅｔａｈｇｏｐｏｐｔＬｏｎｃｅｉｅｓｗｉｉｌｒｉｔｎｉｅｅｄｄｔｕｓｏｅｈｒｗｅａｔｉｎｎｓｏｉｔｄｗｉｅｃｒｕｆｓａｉｙｃｎｅｔｄｐｘｌｔｓｍｉｎｅｓｔｓｔｎｅｏｐｌｅｔｇｔｅｈｎｐｒｔｉｇｈｌａｈａｉｉｏｉｇｓｈｘｅｍｅｔｌｅｕｓｓｏｔａＴＰＮｓｂｔｒｔａｌｓｉａＰＮＮ— ａｅｅｍｅｔｔｎａｇｒｔｍｓｏｉｕｌｍａｅ．ＴｅｅｐｒｎａｓｈｈｗｔｉｒｈＧＩ — ＣＮｉｅｔｎｃａｓｃｌＣｅｈｂｓｄｓｇｎａｉｏｈｎｖｓａｏｌｉ

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。

基于迭代阈值的太阳像分割算法的应用研究

ＤＥＮＧｉ—ｕＬｎｈａ，ＸＵＪｎ，ＣＨＥｕＮＧａｇｍｉｇ＇Ｘｉｎ — ｎ
（．ａｏａＡｔｎｍｃＯｓｒａｏｅ／ｕｎｎＯｓｒａｒ，ｈｅｅＡａｅｙｏｃｎｅｕｍｎ５０，Ｃｉａ１Ｎｔｎｌｓｏｉ￣ｂｅｖｔｉｓＹｎａｂｅｖｔｙＣｉｓｃｄｍｆｉｃ，Ｋｎｉｇ６０１ｉｗｒｏｎＳｅ１ｈｎ；
邓林华许，骏 ‘程向明，
（．国科学院国家天文台云南天文台，南昆明６０１；．国科学院研究生院，京１０４）１中云５０１２中北００９摘要：一米红外太阳望远镜电控系统中，阳像图像分割是进行质心检测等后续操作的基础，割的准确性对于望远在太分
２ＧａｕｔＳｈｏ， ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｎｓＡａｅｙｏｃｎｅＢｉｎ００９Ｃｉ）．ｒｄａｃｏｌＣｉｅｅｃｄｍｆｉｃ，ｅｉｇ１０４，ｈｎｅＳｅｊａ
ＡｂｔａｔＩｈｌｃｒ — ｏｔｌｙｔｍｆｏｅｍｅｅｎｒｒｄｓｌｒｅｅｃｐｓｒｃ：ｎｔｅｅｅｔｃｃｎｒｓｉｏｓｅｏｎ．ｔｒｉｆｅｏａｌｓｏｅ．ｔｅｓｎｉｇｅｍｅｔｔｎｉｔｅｆｕｄｔｎｏｅａｔｈｕ — ｍａｅｓｇｎａｉＳｈｏｎａｉｆｔｏｏｈｆｌｗ— ｐｏｅａｉｎ，ｓｃｓｃｎｒｉｅｅｔｎ，ｅｃｈｃｕａｙｏｅｍｅｔｔｎｉｅｙｉｏｔｎｏｔｅｔｃｉｇｃｎｒｌｆｔｌｏｌｕｐｒｔｏｏｕｈａｅｔｏｄｄｔｃｉｏｔ．Ｔｅａｃｒｃｆｇｎａｉｓｖｒｍｐｒａｔｈａｋｎｏｔ — ｓｏｔｒｏｏｅｅｃｐ．Ｔｅｂｓｃｐｎｉｌｆｔｒｓｏｄｎｔｏｓａｄｔｐｃｌｔｒｓｏｄｓｌｃｉｇｍｅｈｄｒｎｒｄｃｄ，ｔｅｓｎｉｇｅ－ｓｏｅｈａｉｒｃｐｅｏｅｈｌｉｇｍｅｈｄｎｙｉａｈｅｈｌｅｅｔｔｏｓａｅｉｔｕｅｉｈｎｏｈｕ —ｍａｅｓｇｍｅｔｔｎｉｉｌｍｅｔｄｂｔｒｔｎｔｒｓｏｄｍｅｈｄｎａｉｓｍｐｅｎｅｙｉａｉｈｅｈｌｔｏ．Ｔｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｏｓｔａｔｒｔｎｔｒｓｏｄｈｏｄａｔ— ｏｅｏｈｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｈｔｅａｉｈｅｈｌａｓｍｅａｖｎａｉｏｓｇｓｃｍｐｒｄｗｔｙｉａｔｏｓｉｍａｅｐｏｅｓｎｉｎｈｅｈｌｅｅｔｎａｃｒｃ，ｍｅｔｔｅｒｑｉｍｅｔｏｏｔｌｅｏａｅｉｈｔｐｃｌｍｅｈｄｎｉｇｒｃｓｉｇｔｍｅａｄｔｒｓｏｄｓｌｃｉｃｕａｙｏｅｓｈｅｕｒｅｎｆｃｎｒｏｓｓｅａｄａｈｅｅｈｎｅｄｄｐｒｏｅｙｔｍｃｉｖｓｔｅｉｔｎｅｕｐｓ．ｎＫｅｒｓｔｒｔｎｔｒｓｏｄｍａｅｓｇｎａｉｎ；ｔｒｓｏｄｓｇｎａｉｎ；ｔｒｓｏｄｓｌｃｉｎｙｗｏｄ：ｉａｉｈｅｈｌ；ｉｇｅｍｅｔｔｅｏｏｈｅｈｌｅｍｅｔｔｏｈｅｈｌｅｅｔｏ

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

6.3数字图像处理——迭代法阈值分割及Python实现

6.3数字图像处理——迭代法阈值分割及Python实现本节介绍数字图像处理中的迭代法阈值分割，针对灰度图进⾏⾃动寻找阈值。

收敛证明⽬前未找到相关资料。

1. 迭代法阈值分割步骤(1) 选取初始分割阈值，通常可选图像灰度平均值T。

(2) 根据阈值T将图像像素分割为背景和前景，分别求出两者的平均灰度T_0和T_1。

(3) 计算新的阈值T' = \frac{T_0 + T_1}{2}。

(4) 若T == T'，则迭代结束，T即为最终阈值。

否则令T = T'，转第 (2) 步。

2. 效果3. Python实现import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef show(img):if img.ndim == 2:plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)else:img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(img)plt.show()img = cv.imread('pic/eagle500x500.jpg', 0)T = img.mean()while True:t0 = img[img < T].mean()t1 = img[img >= T].mean()t = (t0 + t1) / 2if abs(T - t) < 1:breakT = tT = int(T)print(f"Best threshold = {T}")th, img_bin = cv.threshold(img, T, 255, 0)show(img_bin)说明：1. 未经许可，谢绝转载。

2. 本教程为《数字图像处理Python OpenCV实战》的配套代码相关内容。