自动阈值迭代法及Otsu法实验报告

常用阈值计算方法

常用阈值计算方法
阈值计算是图像处理中的一项重要任务，它可以将图像中的像素分为两类：背景和前景。

常用的阈值计算方法有以下几种：
1. Otsu算法
Otsu算法是一种自适应阈值计算方法，它可以根据图像的灰度分布自动计算出最佳阈值。

该算法的基本思想是：将图像分为两类，使得类内方差最小，类间方差最大。

具体实现过程是：首先计算出图像的灰度直方图，然后遍历所有可能的阈值，计算出每个阈值对应的类内方差和类间方差，最后选择使类间方差最大的阈值作为最佳阈值。

2. 均值法
均值法是一种简单的阈值计算方法，它将图像中所有像素的灰度值求平均，然后将平均值作为阈值。

该方法的缺点是对噪声比较敏感，容易产生误判。

3. 中值法
中值法是一种基于排序的阈值计算方法，它将图像中所有像素的灰度值排序，然后选择中间值作为阈值。

该方法的优点是对噪声不敏感，但是计算量较大。

4. 迭代法
迭代法是一种基于直方图的阈值计算方法，它通过不断迭代计算出最佳阈值。

具体实现过程是：首先选择一个初始阈值，然后将图像分为两类，计算出每个类的平均灰度值，然后将两个平均值的平均值作为新的阈值，重复以上步骤直到阈值不再变化为止。

阈值计算是图像处理中的一项重要任务，不同的阈值计算方法适用于不同的图像处理场景，需要根据具体情况选择合适的方法。

基于核空间的Otsu阈值法

基于核空间的Ｏｔｕ阈值法ｓ
吴成茂
（安邮电学院电子工程学院，安，１１１西西７０２）
摘要：了改善传统Ｏｔｕ分割方法的分割性能，出了一种基于核空间函数变换的崭新Ｏｔｕ阈值化分割方法。为ｓ提ｓ
该方法首先利用再生核空间的核函数将低维空间的样本映射到高维空间，样本之间的差异性度量采用基于核其
函数的距离测度；次得到了一种基于核空间距离的最小二乘法并采用迭代法来估计样本均值；后得到了基其最
ｂｓｄｏｉｔｎｅｉｈｅｎｌｐｃｂａｎｄａｄｔｅｎｗｏｕａｉｎｍｅｈｄｆｒｔｅｓｍ— ａｅｎｄｓａｃｎｔｅｋｒｅａｅｉｏｔｉｅｎｈｅｃｍｐｔｔｏｔｏｏｈａｓｓ
于核函数距离和一维直方图相结合的最小偏差图像阈值化分割方法，其简称为核空间Ｏｔｕ阚值法。实验结果将ｓ
表明，于核空间的Ｏｔｕ法相对传统０ｔｕ法有更好的分割性能。基ｓｓ
关键词：像分割；图阈值法；ｔｕ法；Ｏｓ高斯核；多项式核中图分类号：３１ＴＰ９文献标识码：Ａ
ＯｔｕｈｅｈｏｄｉｇｍｅｈｏｏｈｏｔＥｘｒｍｅａｅｕｔｓｗｈｔｔｅｏｃｎｇＨｉｂｅｔｓｔｒｓｌｎｔｄｆｒｓｒ．ｐｅｉｎｔｌｒｓｌｓｈｏｔａｈｅｒｐｒｄｕｉｌｒｓｃａｅｓｈｒｓｌｎｔｄｉｔｅｈａｒｄｔｏｎｌＯｔｕｔｒｓｏｌｎｔｄｏｎｐａｅｂｓｄＯｔｕｔｅｈｏｄｉｇｍｅｈｏｓｂｅｔｒｔｎｔａｉｉａｓｈｅｈｄｉｇｍｅｈｏｔｅｓｇｍｅａｉｎｐｒｏｍａｅｈｅｎｔｔｏｅｆｒｎｃ．Ｋｅｒｓ：ｉｇｅｓｇｅｔｔｏｙｗｏｄｍａｅｍｎａｉｎ；ｔｅｈｏｄｉｔｏｈｒｓｌｎｇｍｅｈｄ；Ｏｔｕｍｅｈｏｓｔｄ；Ｇａｓａｅｎｅ；ｐｏｙｕｓｉｎｋｒｌｌ— ｎｏｍｉｌｋｅｎ】ａｒｅ

OTSU算法进行图像二值化的实现

实习名称：OTSU算法的实现实习日期：2012年05月25日得分：指导老师：夏志华系：计算机专业：网络工程年级：大二班次： 1 班姓名：学号：实验名称：OTSU算法进行图像二值化的实现(一)实验目的1.熟悉otsu算法的原理2.掌握otsu算法的应用(二)基本原理记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为W0, 平均值U0；背景点数占图像比例为W1, 平均值为U1.图像的内积平均值为：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。

(三)实验步骤clear; %清屏clc;G=imread('Tom.jpg'); %打开图像subplot(2,2,1); %显示图像位置布局imshow(G); %显示图像%axis(‘square’);title('原始图像');I=rgb2gray(G); %将真彩色G转化为灰度图像subplot(2,2,2); %显示图像位置布局imshow(I); %显示原始图像%axis(‘square’);title('灰度化后图像');I1=I;[p,q]=size(11);thresh=150;for i=1:p %i取从1到p的值for j=1:q %j取1到q的值if I1(i,j)>threshI1(i,j)=255;elseI1(i,j)=0;endendendsubplot(2,2,3);imshow(I1); %显示灰度化后的图像%axis(‘square’);title('固定阀值150二值化后图像');%%%利用OTSU二值化后图像Hist =zeros(256); %直方图dHist = zeros(256);variance = zeros(256); %方差[m,n]=size(1);PXD=0; %用来遍历阀值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%求出直方图for i=1:mfor j=1:nHist(I(i,j)+1)=Hist(I(i,j)+1)+1;endendfor i=1:256 %i取从1到256的值dHist(i)=Hist(i)/(m*n);endfor PXD=1:256 %PXD取从1到256的值w0=0; w1=0, u0=0, u1=0, u=0; %大津阈值for i=1:PXDu0=u0+(i-1)*dHist(i);w0=w0+dHist(i);%m1=g0/w0;endfor i=PXD+1:256 %定义函数iu1=u1+(i-1)*dHist(i);w1=w1+dHist(i);%m2=g1/w1;endu=u0*w0+u1*w1; %图像的总平均灰度variance(PXD)=w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u)^2; %分割的最佳阈值end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i=1:mfor j=1:nif I(i,j)> PXD-1I(i,j)=255;elseI(i,j)=0;endendendimagBW=I;subplot(2,2,4)imshow(imagBW);%axis(‘square’);title('OTSU二值化后图像');(四)实验结果(五)实验总结通过这次实验，使我初步了解了OTSU算法的原理，并在此基础上加以应用，让我对计算机图像处理有了进一步的认识和了解，为今后的生活及工作奠定了良好的基础，也为今后计算机图像处理科目的学习做好了充分的准备。

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。

图像分割实验报告汇总

图像分割实验
一、实验目的
1.掌握图像分割的基本思想，了解其分割技术及其计算策略；
2.学会从图像处理到分析的关键步骤，掌握图像分割过程；
3.了解图像分割的意义，进一步加深对图像分析和理解；
4.掌握基本分割方法：迭代分割和OTSU图像分割，并编程实现。
二、实验原理
（一）迭代阈值分割选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值，然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值。迭代式阈值选取过程可描述如下：
由图３可得：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（OTSU）（差异不是很大，很细微）。
但是对于直方图双峰明显谷底较深的图像迭代分割可以较快地获得满意结果。
五、实验程序段（具体见实验框架）
1.迭代图像分割：
void CImageProcessingDoc::Onimagediedaifenge()
msg.Format("分割阈值T=%d",T);
AfxMessageBox(msg);
for(j=0;j<m_Height;j++)
{
for(i=0;i<m_Width;i++)
{
if (m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]>=T)
m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]=255;
1.计算初始化阈值 = ；
2.根据，将图像分为两部分，分别计算灰度值期望，取其平均值为g1；

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：。

基于迭代(自动阈值)算法的医学图像增强方法

基于迭代（自动阈值）算法的医学图像增强方法1 算法原理介绍1.1 基于灰度阈值的图像分割原理采用灰度阈值对图像进行分割是图像分割的基本方法之一。

通过设定灰度阈值，把图像的象素点按灰度等级进行分类，把图像分割成若干子图像。

在实际应用中，最常用的一种分割方法是将图像分割成高灰度区和低灰度区两部分，组成一幅二值图像。

该分割方法按式1对图像进行操作。

(1)其中，T为预先设定的灰度阈值，f为输入图像，g为输出图像。

基于灰度阈值对图像进行分割的基本条件是式(1)中阈值T的选择。

虽然采用人工方法往往可以获得较理想的阈值，但是在很多情况下，需要计算机自动完成阈值的选择，这样就要求有合适的算法对图像的灰度直方图进行分析，选择合适的阈值。

在实际中常采用迭代算法或Ostu法对阈值进行自动计算[1]，本文仅介绍迭代算法。

迭代算法的基本思想是：首先设定一个阈值的估计值；采用一定的算法反复对该估计值进行修正，保证每次修正后的结果都优于前一次；当进行一定次数的修正之后，结果趋于收敛，即相邻两次的结果的差异较小，当该差异小到可接受范围时，表明一个理想的阈值已经求出。

最后利用该阈值按式(1)对图像进行操作，即完成了图像的自动阈值分割。

但是，一些图片由于照度不均、阴影、对比度差异等，使得如果采用同一阈值对整幅图片进行处理（即全局阈值）时会出现不兼容图像各处的情况，使得分割效果变差。

这时，可以考虑将图片分割成若干子图片，将每个子图片按自动阈值算法进行处理，然后再将各个子图片的处理结果合并成整体结果输出，该方法称局部阈值或动态阈值法。

1.2基于图像自动阈值分割的边缘检测采用全局阈值或局部阈值获得的二值图像可以方便地应用在图像的边缘检测当中。

由于图像已经转换为二值图像，所以对图像中边缘信息的提取较为方便，仅需判断某像素是区域内部点还是边缘点即可。

实际操作中，对二值图像中黑色（或白色）点的四邻域进行判断，若该点的四邻域均为黑色（或白色），即可判断该点为区域内部点而不是边缘点。

实验报告 (2)

北京理工大学珠海学院实验报告ZHUHAI CAMPAUS OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY班级：计算机（一）班学号：100201011002 姓名：闫祥达指导教师：郭素梅成绩：实验题目：二值化阈值的otsu 算法实验时间：2012.3.151. 题目概述图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。

即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

2. 设计思路和流程图设计思路：该方法的基本思想是：设阈值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。

对图像Image ，记t 为目标与背景的分割阈值，目标像素数占图像比例为0ω，平均灰度为0μ；背景像素数占图像比例为1ω，平均灰度为1μ。

图像的总平均灰度为：)()()()(1100t t t t μωμωμ+=。

从最小灰度值到最大灰度值遍历t ，当t 使得值211200)()(μμωμμω-+-=g 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 分割出的目标和背景两部分构成了整幅图像，而目标取值0μ，概率为 0ω，背景取值1μ，概率为1ω，总均值为μ，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，当部分目标点错分为背景或部分背景点错分为目标点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。

记),(j i f 为M N ⨯图像),(j i 点处的灰度值，灰度级为μ，不妨假设),(j i f 取值]1,0[-m 。

记)(k p 为灰度值为k 的频率，则有：∑==k j i f MN k p ),(11)( (2)假设用灰度值t 为阈值分割出的目标与背景分别为：}),({t j i f ≤和}),({t j i f >，于是目标部分比例：∑≤≤=t i i p t 00)()(ω， (3)目标部分点数：∑≤≤=ti i p MN t N 00)( )( (4)背景部分比例：∑-≤<=11)()(m i t i p t ω (5)背景部分点数： ∑-≤<=11)()(m i t i P MNt N (6)目标均值： ∑≤≤=t i t i ip t 000)(/)()(ωμ (7)背景均值： ∑-≤<=111)(/)()(m i t t i ip t ωμ (8) 总均值： )()()()(1100t t t t μωμωμ+= (9)大津法指出求图像最佳阈值g 的公式为：]))(()())(()([ 2112001-m t 0μμωμμω-+-=≤≤t t t t Max Arg g (10) 该式右边括号内实际上就是类间方差值，阈值g 分割出的目标和背景两部分构成了整幅图像，而目标值)(0t μ，概率为)(1t ω，背景取值)(1t μ，概率为)(0t ω，总均值为μ，根据方差的定义即得该式。

实验三：特征提取(东北大学图像处理课程)

问题一1.1直方均衡化1)步骤●依次扫描原始灰度图像的每一个像素，计算出图像的灰度直方图；●计算灰度直方图的累积分布函数；●根据累积分布函数和直方图均衡化原理得到输入与输出之间映射关系；●最后根据映射关系得到结果进行图像变换。

直方图均衡化过程中，映射方法是：S k=∑n j nkj=0k=0,1,2,...,L−1其中，S k指当前灰度级经过累积分布函数映射后的值，n是图像中像素的总和，n j是当前灰度级的像素个数，L是图像中的灰度级总数。

2)结果图 1灰度直方图1.2 迭代阈值二值化1)原理迭代阈值的数学描述为：T i+1=12[∑ℎk⋅kT ik=0∑ℎkT ik=0+∑ℎk⋅kL−1k=T i+1∑ℎkL−1k=T i+1]其中L为灰度级的个数，h是灰度值为k的像素点的个数。

迭代一直进行到Ti+1=Ti时结束。

结束时的Ti为阈值。

2)算法步骤通过迭代方法选择阈值，计算方法如下：●选择灰度图的平均值作为初始阈值T0 ;●计算小于等于T0的平均值T1, 和大于T0的平均值T2;●新的阈值为T=（T1+T2/2;●比较T和T0,若相等，则返回T，即为迭代阈值; 否则T0=T,重复前3步。

3)结果选取初始阈值为140，得到最终的迭代阈值为135，二值化结果图如下：图 2二值化结果图像1.3 核心代码1.I=imread('ab.jpg');2.I=rgb2gray(I);3.figure(1);4.imshow(I);5.title('原图');6.figure(2);7.imhist(I);8.title('直方图');9.figure(3);10.%人工设置阈值11.t=140;12.%迭代阈值法13.b w=graythresh(I);14.d isp(strcat('otsu阈值分割的阈值:',num2str(bw*255)));%在command window里显示出 :迭代的阈值:阈值15.I1=imbinarize(I,t/255); %图像二值化16.i mshow(I1);17.%保存图像（最好可以交互设定文件名和目录）18.f ilepath1=('C:\Users\86173\Desktop\实验三\问题一.png')19.i mwrite(I1,filepath1);问题二2.1算法步骤图表 3算法步骤Step1：Otsu方法实现图像二值化●OTSU法使用的是聚类的思想。

实验报告8-1

实验报告实验名称图像分割课程名称数字图像处理及MATLAB实现专业:通信工程班级：09秋2班学生姓名：杨滨嘉薛靖阳婷学号:090322170903221509032214同组人:指导教师: 刘伟实验日期: 成绩：实验1：直方图阈值法实验实验内容利用直方图阈值法对图像进行分割实验原理利用灰度阈值T对物体面积进行计算的公式是：⎰∞=TdDDHA)(如果阈值对应于直方图的谷，阈值从T增加到T+ΔT只会引起面积略微减少，因此，把阈值设在直方图的谷，可以把阈值选择中的错误对面积测量的影响降低到最低。

实验方法及程序1.完成基本实验内容2.改变阈值的大小，选择最合适的阈值进行图像分割I=imread('cameraman.tif');figure;subplot(2,2,1);imshow(I);title('灰度图像')axis([25,260,25,260]);grid on;axis on;[m,n]=size(I);GP=zeros(1,256);for k=0:255GP(k+1)=length(find(I==k))/(m*n); endsubplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g')title('灰度直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')I1=im2bw(I,100/255);subplot(2,2,3),imshow(I1);title('阈值100的分割图像')axis([25,260,25,260]);grid on;axis on;I2=im2bw(I,160/255);subplot(2,2,4),imshow(I2);title('阈值160的分割图像')axis([25,260,25,260]);grid on;axis on;实验结果（附图）灰度图像5010015020025050100150200250-100010*******00.010.020.03灰度直方图灰度值出现概率阈值100的分割图像5010015020025050100150200250阈值160的分割图像5010015020025050100150200250结果分析1.分析阈值不同对图像分割的影响当使用阈值规则进行图像分割时，所有灰度值大于或等于某阈值的像素都被判属于物体，所有灰度值小于该阈值的像素被排除在物体之外。

【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。

边缘检测、阈值处理和区域生长

《医学图像处理》实验报告实验十三：边缘检测、阈值处理和区域生长日期： 2014年05月27日摘要本次实验的目的是：•了解边缘检测原理，用梯度阈值法，使用Sobel算子结合平滑处理和阈值处理提取边缘，；•了解阈值处理的计算方法，进行全局阈值和Otsu（大律法）阈值处理。

•了解区域生长原理。

对图像做区域生长提取图像特征。

本次实验的内容是：•阈值处理•全局阈值处理•OTSU（大律法）阈值处理•梯度法检测边缘•区域生长一、技术讨论1.1实验原理1.1.1图像的边缘检测边缘：是指图像局部特征的不连续性。

灰度或结构信息的突变。

边缘检测：一种定位二维或三维图像（特别是医学图像）中的对象的边缘的系统。

通过输入端（310）接收表示该图像的各元素值的数据元素集。

该数据集被存储在存储装置（320）中。

处理器（340）确定该图像中的对象的边缘。

该处理器计算所述数据元素的至少一阶和/或二阶导数，并且计算该图像的等照度线曲率，所述曲率由κ标识。

该处理器还确定校正因数α，该校正因数α对于由对象的曲率和/或所述数据的模糊造成的边缘错位进行校正。

该校正因数α取决于所述等照度线曲率κ。

然后，该处理器确定取决于所计算出的导数和所述等照度线曲率的算子的过零点。

该系统的输出端（330）提供对于该图像中的边缘位置的指示。

1.1.2图像的Sobel梯度算子主要用作边缘检测。

在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。

该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。

如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。

公式如下：计算梯度方向公式如下：在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。

1.1.3全局阈值法全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。

二维Otsu自适应阈值快速算法的改进

二维Otsu自适应阈值快速算法的改进钱卫星;黄丽亚【摘要】分析二维Otsu自适应阈值快速算法的斜方窄带判决域特性,在不增加算法复杂度的前提下,通过建立窄带斜方轴截距与图像像素二维概率密度信息关联分布数据,提出动态窄带斜方轴截距自适应选择方法.实验结果表明:改进后的二维Otsu自适应阈值快速算法更加适应图像分割的实际工况,并取得良好的图像分割效果.【期刊名称】《华侨大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(036)004【总页数】5页(P427-431)【关键词】图像分割;二维Otsu;窄带斜方;自适应轴截距【作者】钱卫星;黄丽亚【作者单位】杭州职业技术学院信息工程学院,浙江杭州310018;南京邮电大学电子科学与工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学电子科学与工程学院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP391.41阈值分割［1］是图像分割处理的典型算法，其算法简单而有效，被广泛地应用于计算机视觉图像处理领域.近年来，如何优化分割阈值算法、提升图像分割效果成为图像处理领域研究的热点问题之一.许多学者提出了多种分割阈值的选取方法.其中，依据方差判别确定图像分割阈值的Otsu法因算法相对简单、分割效果满足一般要求而得到了广泛地应用.Otsu算法由日本学者大津于1979年提出，也称大津阈值法［2］.由于一维Otsu直方图信息量的局限，学者提出了二维Otsu自适应阈值分割方法，使分割效果得到了改善［3－4］.然而，引入二维Otsu直方图后，算法复杂度大幅度增加，不能实时处理.郝颖明等［5－7］改进了算法，改判决域直分为斜分，提出不同阈值分割准则，增强图像的分割效果，降低算法的运算量，提高算法的处理速度.张新明等［8－10］运用二维直方图概率分布特性，结合最小误差方式，在斜分算法基础上，改进快速二维直方图斜分算法的阈值分割方法.本文在二维Otsu自适应阈值快速算法基础上［11－13］，提出动态窄带斜方轴截距N和M的自适应选择方法，并根据图像像素的概率密度信息，进一步进行优化调整.基于图像灰度的一维直方图，以图像主体目标前景和图像背景的类间最大方差为图像分割阈值选取准则，完成图像目标部分与背景部分的分离.类间方差越大，说明构成图像的主体目标与背景两部分的差别越大.图像分割效果越好，意味分割时图像内容错分的概率和比例越小.图像像素集合为f（x，y），图像总平均灰度为μ，类间方差为Sb，其主体目标和背景的分割阈值符为T，属于主体目标像素的平均灰度为μ0，其像素占图像总像素的比例为ω0，图像背景像素平均灰度为μ1，其像素占图像总像素的比例为ω1.假设图像大小为M×N，图像中像素灰度值小于阈值点T的像素数量为N0，大于阈值点T的像素数量为N1，则关系表达式为在很多情况下，基本算法进行图像分割都能取得良好效果，但图像灰度一维直方图仅能表达图像灰度分布信息，缺失图像内像素间各种空间关联的有效信息.因此，在图像背景较复杂性的情况下，如信噪比较弱、光照过暗等不利因素较多时，图像一维灰度直方图便不能理想地区分图像主体目标和图像背景信息，此时再依据基本算法进行图像分割就会造成误分割概率大幅上升.2.1 二维Otsu原理关联原始图像像素点信息与其邻域像素点信息，建立图像像素信息联合直方图.将一维Otsu算法推广到二维Otsu算法，并建立阈值的自适应判别算法.挖掘图像像素关联信息并加以利用后，有效克服了分割时的图像背景噪声影响，极大提高了图像分割准确性，使图像分割效果得到有效改善.设一图像f（x，y）的灰度等级为（0，1，2，…，L－1），共L级，其邻域平滑图像g（x，y）（以k×k的邻域图像像素均值作为该灰度值）的灰度级也为L级，表达式为式（7）中：1≤x＋m≤M，1≤y＋n≤N，M和N分别为图像的宽度和高度；k一般取奇数.建立像素灰度值i和邻域平均灰度值j的图像像素二维灰度信息数据，记满足i和j 像素点数为fi，j，图像总像素数为K，则有二维联合概率密度为Pi，j＝fi，j/K，相关等式为原始图与二维Otsu直方图，如图1所示.由图1（b）可知：图像主体目标像素和图像背景像素围绕在二维直方图的45°对角线周边；图像主体目标像素、图像背景像素的各自灰度值和其邻域灰度均值较接近，而在图像主体目标和图像背景的分界邻域处，像素的灰度值和邻域的灰度均值差距较大.设任给定一个阈值数据（s，t），将二维Otsu直方图分割成A～D等4个区域，如图2所示.由图2可知：区域B对应于图像主体目标像素；区域C对应于图像背景像素；区域A，D的大部分远离对角线，图像像素灰度与领域均值灰度差别较大，对应图像边缘和图像噪声等.由i，j，fi，j，Pi，j可以计算出图像主体目标像素点数比例ω0，主体目标像素均值灰度μ0，图像背景像素点数比例ω1，背景像素均值灰度为μ1，以及图像像素总均值灰度μz，前景、后景概率比例为各平均灰度计算公式为大多数图像的图像边缘概率比例和图像噪声概率比例很小，在图像分割效果满足实际要求的情况下，这部分数据可以忽略不计.因此，设定区域A和D的概率比例为零.式（9），（12）可近似为由此可得类间离散方差表达式Sb为当类间离散方差达最大值max｛Sb｝时，对应的（s0，t0）为图像分割最佳阈值数据.2.2 二维Otsu斜分快速算法传统的二维Otsu应用存在两个缺陷：一是概率为零的假设仅在远离对角线的部分成立，计算最佳阈值时，如果将靠近对角线的概率非零数据被忽略，势必会影响分割结果；二是在运算过程中，需建立阈值点数据s和t的双重循环，在循环内部需要对s×t＋（L－s）× （L－t）个数据点作累加运算，总计算量大、耗时长，不适用于连续图像的实时处理.改进后的二维Otsu斜分快速算法图像分割方式，如图3所示.建立截距为N的沿对角线方向的斜方窄带区域（图3阴影部分），斜线表达式为f上＝g＋N， f下＝g－N.（16）划定通过二维Otsu阈值斜分法图上设定的阈值点（s，t），且与对角线相垂直的斜分线，进行图像区域分割，则位于窄带区域内斜分线两侧的像素点对应于图像主体目标像素比例ω0和图像背景像素比例ω1，可以推断出该斜分线表达式为改进后的二维Otsu斜分分割具有以下3点优势：1）当N取足够大时，可以将所有概率不为零的点都包括进来，避免了误分割；2）运算时仅包括窄带内的数据，而将其余部分忽略，缩小了运算范围；3）如果将s＋t看成一个整体，则该斜分准则可以避开从s，t两维角度来进行阈值计算判断，而只与其两者之和的一个数据来进行阈值计算判断，将运算从二维降低转换成为一维，大幅降低了运算量.在实际工程图像处理时面临着各种工况，图像自身的复杂度、图像获取时环境的光照度等，使应用二维Otsu自适应阈值快速算法处理时，对每幅待处理图像f轴和g轴均有不同的最佳斜线轴截距N，M.针对这些问题，提出动态窄带斜线轴截距N，M的自适应选择方法.3.1 二维Otsu直方图斜分窄带判决域分析斜方窄带判决域分析，如图4所示.在包含所有图像灰度信息前提下，图像不同或图像处理条件不同，斜线轴截距N，M存在动态变化，大部分情况下截距N不等同于截距M，如包含了所有像素灰度信息的组合M1，N1.在图像分割前人为指定了N，M，如M2＝N2＝40的组合，必然会导致以下某种情况出现：1）建立的窄带可能会缺漏一部分有效灰度信息数据，导致部分重要的图像信息被忽略，带来图像分割效果不理想；2）可能会盲目匡大了窄带范围，必然导致运算过程中，相当数据是无效运算，增加了图像分割处理时间，于实时处理不利；3）指定截距N 和M适应了特定某一幅图像分割，但不适应情况变化后的其他图像分割处理，没有普适性.在建立二维Otsu直方图的过程中，直方图上联立灰度的概率密度存在疏密不匀的情况，斜线轴截距N2，M2建立的窄带内包含了绝大部分的图像灰度信息，只有少部分概率较低的灰度数据落在窄带以外，并且离对角线垂直距离较远.这时要将其匡定在窄带里面，势必要加大斜线轴截距N，M，如N2/M1或者N1/M2所框定的窄带组合，在没有明显图像分割效果提高的情况下加入大截距小概率的像素信息后会大幅度增加阈值确定的运算量.因此，相对而言，此种情况下较优的斜线轴截距选择组合仍然是N2/M2.3.2 动态斜线轴截距N和M的自适应确定算法1）确立窄带斜方轴截距Nmax和Mmax.建立数据链（i，j，fi，jPi，j，Ni，j/Mi，j）.其中，Ni，j为i＜j的情况下阈值点坐标为（s，t）时对应的g轴斜线轴截距数据（即s＝i，t＝j时）；Mi，j为i＞j情况下的f轴斜线轴截距数据.由图3可知：对角线上方的窄带斜线表达式为f＝g－N；对角线下方的窄带斜线表达式为f＝g＋M.因此，N＝g－f，代入相关数据信息可得Ni，j＝j－i，同理可得Mi，j＝i－j.在原二维Otsu斜分快速算法计算fi，j，Pi，j过程中，可以直接计算得到Ni，j，Mi，j.令动态斜方最优轴截距N，M为Nmax，Mmax，设其初始值为零，在计算Ni，j，Mi，j的同时，通过不断地比较，持续更新Nmax，Mmax数据，则在图像遍历计算获得fi，j，Pi，j的同时，可获得在二维直方图中包含所有灰度数据信息的窄带斜方轴截距Nmax，Mmax.2）对应轴截距N，M的图像像素概率密度信息数据分析.建立两个图像像素概率密度的一维数组PN［］，PM［］，在计算Ni，j，Mi，j的同时，可以获得PN ［］，PM［］数据，计算公式为假设图像中出现窄带斜方轴截距Ni，j＝15的情况共有3处，分别是Ni＝5，j＝20，Ni＝20，j＝35，Ni＝33，j＝48，则一维数据元素PN［15］的数据为三处的Pi，j累加值，PM［］计算过程类似相同.因此，在图像遍历计算获得fi，j和Pi，j的同时，也获得了对应于N，M的图像像素概率密度信息数据.图1（a）图像及对应于各N，M的图像像素概率密度信息数据图，如图5所示.由图5可知：截距Nmax为79；截距Mmax为103；图像像素概率较集中的区域为两轴截距20以内.对图像（图1（a））进行不同轴截距组合情况的图像分割处理，涵盖了较集中信息时，N＝20，M＝20的图像分割结果，如图6（a）所示.当窄带取N＝60，M＝80时，涵盖了图像主要信息，图像分割结果如图6（b）所示.当窄带取N＝80，M＝100时，涵盖了图像所有信息，图像分割结果如图6（c）所示.由图像分割结果比较可知：图6（b），（c）基本没有区别，分割效果较图6（a）更好，保留的图像主体目标像素更完整.因此，在不影响图像分割质量的前提下，考虑工程需求偏向实时性要求的情况，可以根据图像像素概率密度一维数组PN［］和PM［］内数据，在图像分割时自适应地忽略大截距小概率的像素信息，使自适应阈值在计算过程中，能更快速定位，以满足实时性的需求.分析原二维Otsu自适应阈值快速算法人为匡定轴截距形成斜方窄带判决域的缺陷，在没有增加原算法复杂度的前提下，提出动态窄带斜方轴截距N和M的自适应选择方法.该方法能根据图像自身特征自动地建立斜方窄带判决域，克服原快速算法存在的缺陷.在分析图像像素概率密度信息基础上，考虑图像处理时实时性要求，设立了自动忽略大截距小概率的像素信息准则，对建立的斜方窄带判决域进一步优化调整.改进后的二维Otsu自适应阈值快速算法可以适应图像分割的实际工况，在实验验证中取得了良好的图像分割效果.【相关文献】［1］章毓晋.图像分割评价技术分类和比较［J］.中国图形图像学报，1996，1（2）：151－157. ［2］OTSU N.A threshold selection method from gray－level histograms［J］.IEEE Transactions on System Man and Cybernetic，1979，9（1）：62－66.［3］刘建庄，栗文青.灰度图像的二维Otsu自动阈值分割方法［J］.自动化学报，1993，19（1）：101－105.［4］郝颖明，朱枫.二维Otsu自适应阈值的快速算法［J］.中国图像图形学报，2005，10（4）：484－488.［5］杨金龙，张光南，厉树忠，等.基于二维直方图的图像分割算法研究［J］.激光与红外，2008，38（4）：400－403.［6］吴一全，潘喆，吴文怡，等.二维直方图区域斜分的最大熵阈值分割算法［J］.模式识别与人工智能，2009，22（1）：162－168.［7］范九伦，雷博.灰度图像最小误差阈值分割法的二维推广［J］.自动化学报，2009，35（4）：386－393.［8］陈琪，熊博莅，陆军，等.改进的二维Otsu图像分割方法及其快速实现［J］.电子与信息学报，2010，32（5）：1100－1104.［9］朱齐丹，荆丽秋，毕荣生，等.最小误差阈值分割法的改进算法［J］.光电工程，2010，37（7）：107－113.［10］梁义涛，庞蕊，朱远坤.灰度图像二维Otsu折线阈值分割法［J］.计算机工程与应用，2012，48（33）：178－182.［11］张新明，李振云，孙印杰，等.快速二维直方图斜分最小误差的图像阈值分割［J］.电光与控制，2012，19（6）：8－12.［12］李淼，杨恢先.改进二维直方图区域划分的阈值分割方法研究［J］.光电子.激光，2013，4（7）：1426－1433.［13］何志勇，孙立宁，陈立国.Otsu准则下分割阈值的快速计算［J］.电子学报，2013，41（2）：267－272.。

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。

一种改进的Otsu阈值分割算法

一种改进的Otsu阈值分割算法
周迪;夏哲雷
【期刊名称】《中国计量学院学报》
【年(卷),期】2016(027)003
【摘要】当目标与背景的类内方差差别较大时,Otsu法分割阈值偏向于方差较大的一类,从而使分割的效果不佳.针对这一问题,提出了一种改进Otsu阈值分割方法.利用目标在图像中所占比例,综合类内方差与类间方差,修正最佳阈值选择公式,并缩小算法遍历灰度范围来提高算法运算速率,最后通过区域一致性对算法的分割效果进行评价.实验结果表明,改进的Otsu法分割效果较好,并提高了算法执行效率.【总页数】6页(P319-323,344)
【作者】周迪;夏哲雷
【作者单位】中国计量大学信息工程学院浙江杭州310018;中国计量大学信息工程学院浙江杭州310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种改进的二维Otsu阈值分割算法 [J], 徐超;黄风华;毛政元
2.一种改进的Otsu图像阈值分割算法 [J], 陈峥;石勇鹏;吉书鹏
3.基于边缘信息的二维Otsu阈值分割算法的改进 [J], 纪姚林;黄慧明
4.改进的狼群优化二维Otsu阈值分割算法 [J], 张举世
5.基于改进Otsu的煤体CT图像阈值分割算法的研究 [J], 王刚;陈雪畅;韩冬阳;秦相杰;冯净
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迭代阈值法

数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。

图像分割是指把图像分解成具有特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题，分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。

因此从原理，应用和应用效果的评估上深入研究图像分割技术具有十分重要的意义。

本课题主要介绍了图像分割的基本知识。

图像分割的算法有阈值分割法，边缘检测法，区域分割等，本设计重点介绍了基于最小点阈值方法，基于最优阈值分割方法，基于迭代图像分割方法，最大类间方差法（OTSU）的图像分割法的原理和他们的MATLAB的实现代码与运行结果。

关键词：图像分割；MATLAB；阈值分割；1 课程设计目的 (3)2 课程设计要求 (3)3 相关知识 (3)3.1 图像分割的概述 (3)3.2 阈值分割的基本原理 (4)3.3 阈值分割方法的分类 (5)3.3.1 基于点的全局阈值方法 (6)3.3.2 基于区域的全局阈值方法 (6)3.3.3 局部阈值法和多阈值法 (6)4 程设计分析 (6)4.1 基于迭代的方法实现图像切割 (6)4.2 最大类间方差的方法实现图像切割 (7)5 程序设计 (8)5.1 程序简单介绍 (8)5.2 程序代码 (8)6 结果与分析 (11)结束语 (13)参考文献 (14)迭代阈值法1 课程设计目的本设计的课题任务是掌握图像阈值分割算法研究，实现对图像的分割。

了解图像分割的应用及基本方法，理解阈值化图像分割原理，理解三类典型的阈值化分割算法，并利用之进行图像分割，给出实验结果并做出分析。

2 课程设计要求⑴查阅相关资料；⑵理解基于各像素值的阈值分割算法，基于区域性质的阈值分割算法, 基于坐标位置的阈值分割算；软件编程实现利用基于各像素值的阈值分割算法进行图像分割，要求完成如下内容：包括极小值点阈值、最优阈值、迭代阈值，基于最大方差的阈值，基于最大熵的阈值等方法，利用之实现图像分割，这里的图像可以针对核磁共振图像⑶用MATLAB实现，并观察各算法之间的区别。

动态阈值

二值化阈值自动选取方法1．双峰法双峰法的原理及其简单：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。

根据这一原理，我们给出了它的实现，部分代码如下（Pascal语言描述，以下同）：//intPeak、intPeak2、intValley：峰值和直方图值//intIndx:：相应的灰度值intPeak,intIndx,intPeak2,intIndx2,intValley,intValleyIndx:integer;//初始双峰值intPeak:=0;intPeak2:=0;//取得第一峰值for intLoop:=0 to 255 doif intPeak<=intGrayLevel[intLoop] thenbeginintPeak:=intGrayLevel[intLoop];intIndx:=intLoop;end;//取得第二峰值for intLoop:=0 to 255 doBeginif (intPeak2<=intGrayLevel[intLoop]) and (intLoop<>intIndx) thenbeginintPeak2:=intGrayLevel[intLoop];intIndx2:=intLoop;endend;//取得双峰之间的谷值intValley:=intSize;if intIndx2<intIndx thenfor intLoop:=intIndx2 to intIndx doif intValley>intGrayLevel[intLoop] thenbeginintValley:=intGrayLevel[intLoop];intValleyIndx:=intLoop;end;从分割的效果来看，当前后景的对比较为强烈时，分割效果较好；否则基本无效。

2．迭代法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。

数控阈值编程实验报告

一、实验目的1. 了解数控阈值编程的基本原理和方法；2. 掌握数控阈值编程在图像处理中的应用；3. 培养实验操作技能和数据分析能力。

二、实验设备1. 计算机；2. 图像处理软件（如MATLAB、OpenCV等）；3. 数控机床（如数控车床、数控铣床等）。

三、实验原理数控阈值编程是一种将图像灰度值转换为二值图像的方法。

在图像处理中，阈值编程可以将图像中的前景和背景分离，便于后续处理。

其基本原理如下：1. 设定一个阈值T，将图像中所有像素的灰度值与T进行比较；2. 根据比较结果，将像素灰度值分为大于T和小于等于T两类；3. 将大于T的像素灰度值设为最大灰度值（如255），小于等于T的像素灰度值设为最小灰度值（如0）；4. 得到二值图像。

四、实验步骤1. 打开图像处理软件，导入实验图像；2. 设置阈值T，可以通过手动调整或使用自动阈值方法；3. 对图像进行阈值编程，得到二值图像；4. 保存二值图像；5. 将二值图像导入数控机床控制系统；6. 设置数控机床参数，如进给速度、切削深度等；7. 进行数控编程，生成加工程序；8. 运行加工程序，进行图像加工。

五、实验结果与分析1. 阈值T对图像处理的影响实验结果表明，阈值T的设置对图像处理效果有较大影响。

当阈值T过高时，图像中前景和背景无法有效分离，导致图像加工效果不佳；当阈值T过低时，图像中前景和背景分离过度，导致加工过程中出现不必要的切削。

因此，在实验过程中，需要根据图像特点选择合适的阈值T。

2. 数控阈值编程在图像加工中的应用实验结果表明，数控阈值编程在图像加工中具有以下优势：（1）提高加工精度：通过阈值编程，可以实现对图像中前景和背景的有效分离，从而提高加工精度；（2）简化加工过程：数控阈值编程可以将复杂的图像处理过程转化为简单的编程操作，简化加工过程；（3）降低加工成本：数控阈值编程可以降低人工干预，减少加工过程中的错误，从而降低加工成本。

六、实验总结本次实验通过对数控阈值编程的基本原理、方法及应用进行学习和实践，取得了以下成果：1. 掌握了数控阈值编程的基本原理和方法；2. 熟悉了数控阈值编程在图像处理中的应用；3. 培养了实验操作技能和数据分析能力。

Otsu多阈值快速求解算法

Otsu多阈值快速求解算法刘艳;赵英良【摘要】最大类间方差(Otsu)方法计算简单,分割效果良好,广泛应用于图像的单阈值分割.为了使Otsu方法能够适应于更加复杂的图像,很多学者对其进行了多阈值的推广,但存在计算量大、效率低的问题.针对此不足,对Otsu方法也进行了多阈值的推广,首先划分直方图区间,然后采用快速二分法求取区间中的阈值以实现Otsu 方法的多阈值扩展,使其在保持良好分割效果的基础上大大节省了时间.实验说明了该算法的有效性.%Otsu has been widely used because of its simplicity in calculation and good segmentation result. And many scholars have put forward multi-threshold Otsu method to make it more useful in more complex pictures. But this multi- threshold Otsu method is of low efficiency and time consuming. Concerning this shortage, this paper made histogram intervals first, and then the rapid dichotomy was used to seek for the threshold in the interval. The improvement in this paper can maintain good segmentation result and save lots of time. The experiments show that the algorithm is effective.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2011(031)012【总页数】3页(P3363-3365)【关键词】图像分割;直方图区间;局部阈值;最大类间方差法;多阈值【作者】刘艳;赵英良【作者单位】西安交通大学电子与信息工程学院,西安 710049;西安交通大学电子与信息工程学院,西安 710049【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，常见的图像分割方法有很多，比如:基于阈值的图像分割、模糊方法、边缘检测的方法、特征空间聚类的方法等[1]。