图像分割的阈值法综述
图像处理技术中的图像分割阈值选择方法探讨
图像处理技术中的图像分割阈值选择方法探讨图像分割是图像处理的重要步骤之一，它将一幅图像划分成多个区域或对象，使得每个区域或对象具有一定的相似性或特征。
而图像分割的关键在于选择合适的阈值，以实现准确的分割结果。
本文将探讨图像处理技术中的图像分割阈值选择方法。
图像分割的目的是将图像中的前景和背景分开，使得每个区域或对象能够得到独立的处理。
在许多应用中，分割准确性对于后续处理步骤的成功非常关键。
因此，选择适当的阈值方法至关重要。
在图像处理中，有许多常用的图像分割阈值选择方法，比如全局阈值法、自适应阈值法、Otsu阈值法等。
下面将对这些方法进行详细的介绍和比较。
首先是全局阈值法，它是最简单和最常见的分割方法之一。
该方法假设图像中的前景和背景的灰度值具有明显的差异，并且像素的灰度值可以根据一个固定的阈值进行分类。
通常情况下，阈值可以通过试错法或者统计分析的方法来选择。
全局阈值法的优点是简单易用，计算速度快，适用于许多场景。
然而，该方法对于图像中存在灰度值分布不均匀或者背景复杂的情况表现不佳。
接下来是自适应阈值法，该方法能够根据图像中局部区域的特征动态地选择阈值。
它假设图像中的前景和背景的灰度值在局部区域内具有一定的相似性，并且像素的灰度值可以根据其局部区域的平均或中值来分类。
自适应阈值法的优点是能够适应图像中的灰度值变化和背景复杂的情况，但是计算复杂度会相应增加。
最后是Otsu阈值法，它是一种基于图像灰度直方图特性的自动分割方法。
Otsu 阈值法通过最大类间方差的方法选择阈值，即使得前景和背景之间的差异最大。
它能够自动选择合适的阈值，适用于各种图像。
Otsu阈值法的优点是能够自动化选择阈值，但是对于某些特殊图像，可能无法得到理想的分割结果。
除了以上介绍的常用方法外，还有一些其他的图像分割阈值选择方法，如基于聚类分析的方法、基于直方图的方法等。
这些方法在特定的应用场景中可能会有更好的效果，但是也有一定的局限性。
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。
图像分割中的阈值选择方法与技巧
图像分割中的阈值选择方法与技巧图像分割是一种将图像划分为不同区域或对象的图像处理技术。
它在计算机视觉、电子图像处理、医学图像分析等领域具有广泛的应用。
图像分割的一个关键步骤是阈值选择，它决定了图像中不同区域的分割边界。
本文将介绍图像分割中的阈值选择方法与技巧。
阈值选择是图像分割中最常用的方法之一。
它基于像素的灰度值，通过设定一个阈值来将像素划分为两个类别：一个类别代表目标物体，另一个类别代表背景或其他物体。
阈值选择方法通常根据图像的特征和应用需求来选择最合适的阈值。
最简单的阈值选择方法是全局阈值法。
它假设整个图像中只存在两个灰度级别：目标和背景。
这种方法适用于图像中目标与背景之间有明显的灰度差异的情况。
全局阈值法的步骤是通过比较图像中所有像素的灰度值与设定的阈值，将灰度值小于阈值的像素标记为目标，大于阈值的像素标记为背景。
然而，全局阈值法并不适用于具有复杂物体和背景的图像。
为了克服这个问题，文献中提出了许多自适应阈值选择方法。
其中一个常用的方法是基于大津法的自适应方法。
大津法通过最小化目标和背景之间的类内方差，最大化类间方差来选择最佳的阈值。
这种自适应方法能够处理图像中存在多个灰度级别的情况，更适用于复杂的图像场景。
除了自适应阈值选择方法，还有其他一些技巧可以改善图像分割的效果。
一种常用的技巧是使用图像增强方法来提高图像的对比度。
图像增强方法可以通过直方图均衡化、滤波等技术来增强图像的特征，使得阈值选择更加准确。
考虑到图像中可能存在噪声的情况，可以使用平滑滤波器对图像进行去噪处理，以减少噪声对阈值选择的影响。
对于多通道图像，可以采用颜色或纹理信息来辅助阈值选择。
例如，当分割彩色图像时，可以使用颜色直方图或颜色特征来指导阈值选择。
而对于纹理图像，可以使用纹理特征来选择合适的阈值。
在图像分割的实际应用中，阈值选择往往需要考虑到图像的特性和应用需求。
因此，选择合适的阈值选择方法和技巧对于实现准确的图像分割至关重要。
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
第9页/共25页
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
基于阈值的图像分割算法研究综述
第41卷第6期2023年12月沈阳师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l.41N o.6D e c.2023文章编号:16735862(2023)06052604基于阈值的图像分割算法研究综述:原理㊁分类及典型算法杨林蛟(沈阳师范大学化学化工学院,沈阳110034)摘要:随着计算机技术的飞速发展,图像处理技术在各个领域都得到了广泛应用,如产品质量检测㊁医学图像处理㊁军事目标的定位与跟踪等㊂作为图像处理技术和计算机视觉技术的研究基础,图像分割技术目前已出现了大量不同类型的算法,并在各个领域的应用中发挥着重要的作用㊂其中,基于阈值的图像分割算法因具有简单有效㊁计算量小㊁性能稳定等优点而受到了人们的普遍青睐㊂首先,对图像分割技术按照不同的划分方式进行了简单的分类;其次,对阈值分割算法的基本原理㊁分类及最典型的O t s u算法的基本思想进行了详尽的介绍;最后,对阈值分割算法目前存在的问题进行了阐述,并对算法未来的发展趋势进行了展望㊂研究工作可为图像处理技术的进一步发展提供理论借鉴㊂关键词:图像处理;阈值分割;阈值选取;算法中图分类号:T P391文献标志码:Ad o i:10.3969/j.i s s n.16735862.2023.06.007A r e v i e w o ft h r e s h o l d-b a s e di m a g es e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m s:P r i n c i p l e s,c l a s s i f i c a t i o na n d t y p i c a l a l g o r i t h m sY A N GL i n j i a o(C o l l e g e o fC h e m i s t r y a n dC h e m i c a l E n g i n e e r i n g,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y,S h e n y a n g110034,C h i n a)A b s t r a c t:W i t h t h e r a p i dd e v e l o p m e n t o f c o m p u t e r t e c h n o l o g y,i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y h a sb e e n w i d e l y u s e di nv a r i o u s f i e l d s,s uc ha s p r od u c t q u a l i t y de t e c t i o n,m e d i c a l i m a g e p r o c e s s i n g,m i l i t a r y t a r g e t p o s i t i o n i n g a n d t r a c k i n g.A s t h e b a s i s o f i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y a n d c o m p u t e rv i s i o nt e c h n o l o g y,al a r g e n u m b e r o f d i f f e r e n tt y p e s o fa l g o r i t h m s h a s e m e r g e d,a n d t h e s ea l g o r i t h m s p l a y a ni m p o r t a n t r o l e i nv a r i o u s f i e l d so fa p p l i c a t i o n.A m o n g t h e m,t h r e s h o l db a s e di m a g e s e g m e n t a t i o na l g o r i t h m h a sb e e n w e l c o m e db e c a u s eo f i t sa d v a n t a g e so fs i m p l e,e f f e c t i v e,l i t t l e c o m p u t a t i o na n ds t a b l e p e r f o r m a n c e.F i r s t l y,t h e i m a g es e g m e n t a t i o nt e c h n o l o g y i ss i m p l yc l a s s i f i e da c c o rd i n g t o t he d if f e r e n t p a r t i t i o n i ng w a y s.S e c o n d l y,th eb a si c p r i n c i p l e,c l a s s i f i c a t i o n,a n d t h eb a s i ci d e ao ft h e m o s tt y p ic a lO t s ua l g o r i t h m o ft h r e s h o l ds e g m e n t a t i o na l g o r i t h m a r ei n t r o d u c e di n d e t a i l.A tl a s t,t h ee x i s t i n g p r o b l e m s o ft h r e s h o l d s e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m a r ed e s c r i b e d,a n dt h ef u t u r ed e v e l o p m e n tt r e n d o ft h i sa l g o r i t h m a r ef o r e c a s t e d.T h i s w o r kc a np r o v i d e t h e o r e t i c a l r e f e r e n c e f o r t h e f u r t h e r d e v e l o p m e n t o f i m a g e p r o c e s s i n g t e c h n o l o g y.K e y w o r d s:i m a g e p r o c e s s i n g;t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o n;t h r e s h o l d s e l e c t i o n;a l g o r i t h m 图像处理技术一般是指利用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术,又可称为影像处理㊂收稿日期:20230929基金项目:辽宁省教育厅科学研究经费项目(L J C202004,L J C202005)㊂作者简介:杨林蛟(1976 ),男,青海西宁人,沈阳师范大学高级实验师,硕士㊂图像处理技术主要包括图像的数字化㊁图像的增强和复原㊁图像的分割和识别㊁图像的数据编码等㊂其中,图像分割在计算机视觉中起着至关重要的作用,是图像处理技术的基础㊂图像分割的目的是使图像得到简化或改变图像的表示形式,图像经过分割后会形成一些特定的㊁具有独特性质的区域,这里的独特性质一般指像素的灰度㊁颜色和纹理等㊂其过程就好比把图像中的每一个像素打上一个特定的标签,使得具有相同标签的像素具有相同的视觉特性,从而用来定位图像的物体和边界㊂图像分割技术一直是计算机视觉研究的热点之一,历经数十年的发展,大量的分割算法被人们相继提出并得到广泛应用[1]㊂其中,基于阈值的图像分割算法因具有实时㊁有效㊁自动㊁应用广泛等优点而受到人们的广泛关注㊂本文首先对现有的图像分割技术进行了简单的划分,接着对基于阈值的分割算法的原理㊁分类及最典型的O t s u 算法进行了系统的介绍,以期为图像处理技术的进一步发展提供理论借鉴㊂1 图像分割技术的分类目前,人们对图像分割技术进行了大量的研究,并取得了卓有成效的研究成果,开发出了很多算法㊂如图1所示,如果按照图像类型划分,图像分割技术可分为灰度图像分割和彩色图像分割,灰度图像分图1 图像分割技术的7种不同划分方式F i g .1 S e v e nd i f f e r e n tw a y s o f i m a g es e g m e n t a t i o n t e c h n o l o g y割主要用于处理非自然图像,彩色图像分割则主要用于处理自然图像;按照是否存在用户交互,可将图像分割技术分为监督式分割和非监督式分割,监督式分割主要用于对图像和视频进行编辑,非监督式分割则主要用于处理图像背景较为单一的文本图像㊁工业图像等;按照表示方式的不同,图像分割技术又可分为基于像素级的分割和超像素级的分割,目前大多数的分割算法属于基于像素级的分割技术,其通常具有较高的处理精度;按照图像的另一种表示方式,图像分割技术则分为单一尺度的分割和多尺度分割,单一尺度的分割是在原始尺度空间上构建相关的分割模型,而多尺度分割则可充分挖掘图像的基本信息;从属性来划分,图像分割技术可分为单一属性的分割和多属性分割,前者只对灰度㊁颜色㊁纹理等特征中的一种属性进行分割,后者则能综合运用图像的多种属性;从操作空间来划分,图像分割技术可分为利用图像特征信息的分割和利用空间位置信息的分割,其中前者主要包括阈值分割算法和聚类算法等,后者主要包括水平集分割算法㊁活动轮廓算法等;从驱动方式划分,图像分割技术可分为基于边缘的分割和基于区域的分割㊂2 阈值分割算法阈值分割算法主要利用图像的特征信息对图像进行分割,目前已有上百种算法被陆续提出㊂其主要思想是不同的目标具有不同的诸如颜色㊁灰度㊁轮廓等特征,根据特征间的细小差别,通过选取特定的阈值将目标物与背景划分开来,进而实现快速的图像分割㊂2.1 阈值分割算法的基本原理阈值法的基本原理是先确定一个阈值[2],然后将所有像素按照其特征值与阈值的大小关系划分为2个类别㊂当特征值大于阈值时,该像素被归为目标类;反之,被归为背景类㊂通过选择合适的阈值,可以实现对图像目标与背景的有效分离㊂设原始图像为f (x ,y ),在f (x ,y )中找出特征值T ,将原始图像分割为2个部分,得到分割后的图像为g (x ,y )=b 0,f (x ,y )<t b 1,f (x ,y )ȡ{t725 第6期 杨林蛟:基于阈值的图像分割算法研究综述:原理㊁分类及典型算法若取b 0=0(黑),b 1=1(白),即为图像的二值化㊂2.2 阈值分割算法的分类根据利用信息种类的不同,可将阈值分割算法分为以下几类:1)基于直方图形状的方法㊂该类方法主要根据直方图的形状属性来划分像素,其又可分为 凸壳 法㊁ 峰谷 法和形状建模法3类㊂1997年,C a r l o t t o [3]对图像的概率密度进行了多尺度分析,并以此估计最佳阈值;1998年,C a i 和L i u [4]利用P r o n y 谱分析法得到了图像多重指数信号能量谱的近似值;之后,G u o 和P a n d i t [5]提出了一个全极模型㊂2)基于熵的方法㊂该类方法利用灰度分布的熵信息来划分像素㊂J o h a n n s e n 和B i l l e [6]最早对熵算法进行了研究㊂之后,很多学者对这一算法进行了改进,如P a l [7]在交叉熵的基础上建立了一种对前景和背景后验概率密度的模型;S u n [8]依靠 模糊事件熵 的最大化,采用了Z a d e h 的S 隶属度函数㊂3)基于聚类的阈值分割方法㊂该类方法又可分为迭代法㊁聚类法㊁最小误差法和模糊聚类4类,其主要通过对灰度数据进行聚类分析来获取阈值㊂其中,聚类法是通过将前景和背景的加权方差最小化来获得最佳阈值,是阈值分割算法中较为经典的算法之一㊂L i u 和L i [9]将聚类法扩展到了二维,景晓军等[10]将聚类法扩展到了三维㊂4)基于对象属性的方法㊂该类方法通过度量原始图像与二值图像间的诸如灰度片段㊁形状紧密性㊁纹理等的属性特性来选取阈值㊂基于对象属性的方法可分为片段保存法㊁边缘匹配法㊁模糊相似法㊁拓扑固定态法㊁最大信息法和模糊紧密性增强法6类㊂5)基于空间的方法㊂该类方法又可分为同现方法㊁高次熵法㊁基于随机集合的方法和二维模糊划分法4类,其选取阈值的方式是度量灰度分布和邻域内像素的相关性㊂C h a n g 等[11]在确保源图像与二值图像的同现概率以最低程度发散的条件下建立了阈值;B r i n k [12]认为空间熵可由二元熵在所有可能间隔的总和来计算㊂6)局部自适应方法㊂局部自适应方法可以克服其他阈值算法的许多缺陷,受到了人们的普遍关注,其主要的2种形式分别为邻域法和分块法㊂邻域法一般会受到邻域范围的制约,因而对文字等狭长目标比较敏感,但对平坦的大块前景或背景容易造成误分;分块法的适用范围会更广,但分块之间结果的不连续是该方法的缺陷之一㊂2.3 典型阈值分割算法介绍O t s u 阈值分割算法,也可称为最大类间方差算法,是最常用的一类阈值分割算法,也是阈值分割领域各类文献中被引用数量最多的算法之一㊂该算法选取使得类间方差最大的灰度值作为划分背景和前景的最佳阈值,其基本思想如下:在一幅灰度图像中,假设其灰度级为L ,用n i 表示灰度级为i 的像素个数,N 表示总像素的个数,则N =n 0+n 1+ +n L -1㊂用p i 表示灰度图像中灰度值i 的像素点出现的概率,则有p i =n i N ㊂设有阈值t 将图像分为前景和背景2个部分,分别用C 0={0,1, ,t }和C 1={t +1,t +2, ,L -1}表示㊂设ω0为C 0出现的概率,ω1为C 1出现的概率,则有ω0=ðt i =0p i ,ω1=ðL -1i =t +1p i ,且ω0+ω1=1㊂则C 0和C 1的平均灰度μ0和μ1为μ0=ðt i =0i ㊃p i ω0=μ(t )ω0,μ1=ðL -1i =t +1i ㊃p i ω1=μ-μ(t )1-ω0用σ2B 表示类间方差,其表达式为σ2B =ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-m )2=ω0㊃ω1(μ0-μ1)2最佳分割阈值t *即为使得类间方差σ2B 最大的阈值t :t *=a r g m a x t ɪ{0,1, L -1}σ2B 上述O t s u 算法又称一维O t s u 算法,它在不对概率密度函数做出假设的情况下,以均值和方差的概率密度为基础对图像的分割状态进行描述,可以在很大程度上提高算法的运算速度㊂后来,人们又发展了二维O t s u 阈值分割方法,它是在原来一维算法灰度值的基础上加入了像素邻域平均灰度作为第825沈阳师范大学学报(自然科学版) 第41卷二维,因而提高了一维算法的抗噪声能力㊂O t s u 阈值分割算法的分割效果如图2所示㊂(a )原始图像(b )O t u s 法阈值选择图2 O t s u 阈值分割算法的分割效果F i g .2 S e g m e n t a t i o ne f f e c t o f O t s u t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o na l g o r i t h m 2.4 阈值分割算法目前存在的问题虽然阈值分割算法在国内外研究者们数十年的努力下已经取得了长足的进步,但目前仍然存在着如不均匀光照㊁噪声干扰㊁文本图像 劣化 等问题亟待解决㊂其中,不均匀光照会使直方图中的目标波峰与背景波峰混杂在一起,从而降低直方图阈值法的效果;噪声对图像处理的整个过程都有影响,去噪已成为图像分割领域的一个研究重点;长时间保存的纸质文档会出现背面字迹浸透㊁字迹污染等现象,从而造成分割时产生大量的误分㊂3 结论与展望图像分割是计算机视觉的基础技术,分割效果将直接影响如目标定位㊁目标识别㊁目标跟踪㊁场景分析等的后续处理㊂在众多的图像分割算法中,阈值分割算法一直以其实时㊁高效等特点受到人们的普遍关注㊂但从目前来看,阈值分割算法仍面临着许多难以解决的困难,可行的解决方法是从更高的图像语义出发,对图像内容进行抽象分析,然后指导低层次的图像分割,重复这样的操作若干次,可以逐步提高分割的精度㊂目前,对该种分割方式的研究仍处于探索阶段㊂参考文献:[1]S E Z G I N M ,S A N K U RB .S u r v e y o v e r i m a g e t h r e s h o l d i n g t e c h n i qu e s a n d q u a n t i t a t i v e p e r f o r m a n c e e v a l u a t i o n [J ].J E l e c t r o n I m a g i n g ,2004,13(1):146168.[2]阴国富.基于阈值法的图像分割技术[J ].现代电子技术,2007(23):107108.[3]C A R L O T T O M J .H i s t o g r a m a n a l y s i su s i n g as c a l e -s p a c ea p p r o a c h [J ].I E E E T r a n sP a t t e r n A n a l M a c hI n t e l l ,1997,9(1):121129.[4]C A I J ,L I UZQ.An e wt h r e s h o l d i n g a l g o r i t h m b a s e do na l l -p o l em o d e l [C ]ʊP r o c e e d i n g so f t h e14t hI n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o nP a t t e r nR e c o g n i t i o n .B r i b a n e :I E E E ,1998:3436.[5]G U O R ,P A N D I TS M.A u t o m a t i c t h r e s h o l ds e l e c t i o nb a s e do nh i s t o gr a m m o d e sa n dad i s c r i m i n a n t c r i t e r i o n [J ].M a c hV i s i o nA p p l ,1998,10:331338.[6]J OHA N N S E N G ,B I L L EJ .At h r e s h o l ds e l e c t i o n m e t h o du s i n g i n f o r m a t i o n m e a s u r e s [C ]ʊP r o c e e d i n gso f t h e6t h I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o nP a t t e r nR e c o g n .M u n i c h :G e r m a n y ,1982:140143.[7]P A L N R.O nm i n i m u mc r o s s -e n t r o p y t h r e s h o l d i n g [J ].P a t t e r nR e c o g n ,1996,29(4):575580.[8]S U NCY.An o v e lf u z z y e n t r o p y a p p r o a c h t o i m ag e e nh a n c e m e n t a n d t h r e s h o l di n g [J ].S i gn a l P r o c e s s ,1999,75:277301.[9]L I UJZ ,L I W Q.T h ea u t o m a t i ct h r e s h o l d i n g o f g r a y -l e v e l p i c t u r e sv i at w o -d i m a n s i o n a lO t s u me t h o d [J ].A c t a A u t o m a t i c aS i n ,1993,19:101105.[10]景晓军,李剑峰,刘郁林.一种基于三维最大类间方差的图像分割算法[J ].电子学报,2003,31(9):12811285.[11]C HA N GC ,C H E N K ,WA N GJ ,e t a l .Ar e l a t i v e e n t r o p y b a s e d a p p r o a c h i n i m a g e t h r e s h o l d i n g [J ].P a t t e r nR e c o gn ,1994,27(9):12751289.[12]B R I N K A D.M i n i m u ms p a t i a l e n t r o p y t h r e s h o l d s e l e c t i o n [J ].I E E EP r o c e e d i n g s ,1995,142(3):128132.925 第6期 杨林蛟:基于阈值的图像分割算法研究综述:原理㊁分类及典型算法。
图像分割中的阈值算法
图像分割中的阈值算法随着计算机技术的不断发展和普及，图像处理技术已经成为现代科学研究和生产活动中必不可少的一项重要内容。
而图像分割是图像处理中的一个重要领域，它是指将一幅图像分成若干个离散的区域，每个区域内具有相似的属性。
而阈值算法是实现图像分割的一种基本方法，下面我们就来仔细探究一下阈值算法在图像分割中的应用。
一、阈值算法的原理在进行阈值分割时，需要确定一个阈值t，把图像分成两个部分：小于t的部分和大于等于t的部分。
在分割后的图像中，小于t的部分被归为一类，大于等于t的部分被归为另一类。
阈值算法根据图像的灰度值来确定阈值t，主要通过区分图像的背景和前景，将原始图像进行简单的二元操作。
而对于彩色图像，需要将其转化成灰度图像，再进行阈值处理。
二、阈值算法的实现过程阈值算法通常可以分为两类：全局阈值方法和局部阈值方法。
全局阈值方法指在整幅图像上进行统一的阈值处理，而局部阈值方法则是根据图像中相邻像素之间的关系设置不同的阈值。
（一）全局阈值方法在全局阈值方法中，首先需要确定阈值t，常见的方法有以下两种：1. 直方图法：通过统计像素点灰度值的分布情况来确定阈值t。
一般情况下，图像中的背景和前景值具有比较大的差异，因此，阈值t一般是两者之间的一个最小值。
2. Otsu法：是一种非常流行的用于确定全局阈值的方法。
Otsu法从整幅图像的直方图中查找分布最大的极值点，通过寻找这个极值点，将图像分成前景和背景两个部分。
确定了阈值t之后，可以进行如下的二元操作：1. 当像素的值小于阈值t时，该像素被划分为背景，用0表示。
2. 当像素的值大于等于阈值t时，该像素被划分为前景，用1表示。
（二）局部阈值方法局部阈值方法通过考虑图像中相邻像素之间的关系，来确定像素的阈值。
主要有以下两种方法：1. 局部固定阈值法：在该方法中，将一定大小的像素块作为整体，针对每个像素块进行阈值处理。
这种方法的优点是能够适应光线不均匀以及图像噪声的情况。
图像分割的阈值法综述
第24卷第6期系统工程与电子技术Systems Engineering and ElectronicsV ol 124,N o 162002收稿日期:2001-05-15 修订日期:2001-08-30作者简介:韩思奇(1951-),男,副教授,大学本科,主要研究方向为图像处理,电路与系统。
文章编号:1001O 506X(2002)06O 0091O 04图像分割的阈值法综述韩思奇,王 蕾(北京理工大学电子工程系,北京100081)摘 要:图像分割是图像处理中的一个重要问题,也是一个经典难题。
阈值法计算简单,具有较高的运算效率,是图像分割中广泛采用的方法,主要分为全局阈值法和局部阈值法。
系统地讨论了阈值法在图像分割中的应用,给出了一个比较全面的综述,对进行图像分割研究的科研人员具有一定的启发作用。
关键词:图像分割;全局阈值法;局部阈值法中图分类号:TN91918 文献标识码:AA Sur vey of Thresholding Methods for Image SegmentationHA N Si 2qi,W AN G Lei(De pt.o f Ele ctronic Enginee ring ,Be ijing Institute o f Tec hnology ,B eijing 100081,China )A bstract:Image seg mentation is an old and difficul t problem in digital image p rocessing.Thresho ldin g methods are widel y used in image segmentati on because of their simplicity and efficiency.They mainly include glo bal thresholding and local thresholding.Thi s paper studies different thresholding method s fo r image seg mentation,including glo bal,lo cal,point 2dependent,and regio n 2dependent methods.Keywords:Image seg mentation;Global thresholding;L ocal thresholding1 引 言图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来,这些区域是互不相交的,每一个区域都满足特定区域的一致性[1]。
图像分割的阈值法综述
图像分割的阈值法综述一、本文概述图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一项基础而重要的任务，其目标是将图像划分为多个具有相似特性的区域，以便于后续的图像分析和理解。
在众多图像分割方法中，阈值法因其简单、高效和易于实现的特点，受到了广泛关注和应用。
本文旨在对图像分割的阈值法进行综述，探讨其基本原理、发展历程、主要方法、优缺点以及未来发展趋势。
本文将简要介绍阈值法的基本原理，包括灰度阈值法、颜色阈值法和基于直方图的阈值法等。
通过对这些方法的描述，使读者对阈值法有一个初步的认识和了解。
本文将回顾阈值法的发展历程，从最早的固定阈值法到后来的自适应阈值法，再到基于机器学习和深度学习的阈值法。
通过对这些发展历程的梳理，可以清晰地看到阈值法在不断进步和完善。
接着，本文将重点介绍几种主流的阈值法方法，包括Otsu法、最大熵法、最小误差法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的图像分割场景。
通过对这些方法的详细介绍和比较，可以帮助读者更好地选择和应用适合自己的阈值法方法。
本文还将分析阈值法的优缺点，并探讨其在不同应用场景下的适用性和局限性。
还将展望阈值法的未来发展趋势，包括如何结合其他图像分割方法、如何引入更多的先验知识以及如何借助深度学习等技术来进一步提升阈值法的性能等。
本文将对全文进行总结，并给出一些建议和展望。
希望通过本文的综述，能够为读者提供一个全面而深入的视角，以更好地理解和应用图像分割的阈值法。
二、阈值法基本原理阈值法是一种简单而有效的图像分割方法，其基本原理是基于图像的灰度特性，设定一个或多个阈值，将图像中的像素划分为不同的类别，从而实现图像分割。
阈值分割的基本思想是，假设图像由具有不同灰度级的两类区域组成，这两类区域的灰度值具有明显差异，那么可以选择一个适当的阈值，将图像的每个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较结果将像素分配到不同的区域中。
如果像素的灰度值大于阈值，则将其归为一类，否则归为另一类。
图像分割综述
图像分割综述图像分割，这听起来是不是有点高大上呢？其实啊，就像咱们把一幅大拼图按照不同的部分分开一样。
比如说，一幅画里有蓝天、白云、绿树、红花，那图像分割呢，就是要把蓝天这一块、白云那一块、绿树和红花各自的部分都清楚地划分出来。
图像分割有好多方法呢。
有一种叫基于阈值的分割方法。
这就好比是在一群人里，咱们设定一个身高标准，高于这个标准的站左边，低于这个标准的站右边。
在图像里呢，就是根据像素的灰度值或者其他特征值设定一个阈值，符合这个值的像素归为一类，不符合的归为另一类。
不过这种方法有时候就像拿一把大砍刀砍东西，砍得不是那么精细，遇到复杂的图像就有点吃力了。
还有区域生长法呀。
这就像是种树，从一颗种子开始，慢慢长啊长，周围跟它相似的像素就像树枝一样长到一起。
比如说在一幅草地和石头混合的图像里，从一颗草的像素开始，周围相似的草的像素就不断被纳入这个“草的区域”。
但这个方法也有小问题，要是有个调皮的像素，跟周围不太一样，就像混在一群白羊里的黑羊，可能就会被错误分类了。
再说说基于边缘检测的分割方法。
这就像是沿着国家的边境线画界限一样。
在图像里找到那些颜色或者灰度变化剧烈的地方，就像边境线一样，把不同的区域分开。
可有时候啊，这个边境线不是那么清晰，就像两国之间有些模糊的交界地带，可能就会画错线，把本属于这边的划到那边去了。
深度学习在图像分割里也是个大明星呢。
卷积神经网络就像是一个超级聪明的小学生，看了好多好多图像，然后就学会了怎么分割。
它能处理非常复杂的图像，就像一个能解开超级复杂谜题的小天才。
不过呢，这个小天才也需要很多数据来训练，就像一个孩子需要读很多书才能变得更聪明。
而且训练起来也挺费时间和计算资源的，就像养一个很娇贵的宠物，要花很多心思。
图像分割在现实生活里用处可大了。
医学上，把人体器官的图像分割出来，就像给医生一双透视眼，能更清楚地看到病在哪里。
在自动驾驶里，把道路、车辆、行人从图像里分割出来，就像给汽车装上了超级灵敏的眼睛，能更好地避开危险。
图像处理中的阈值处理方法分析
图像处理中的阈值处理方法分析图像处理中的阈值处理方法是一种常见的技术，它旨在将图像的灰度级别划分为两个或多个部分。
通过设定一个阈值，图像中的像素被分为高于或低于该阈值的两个部分，从而实现对图像的分割、增强或去噪等目的。
在本文中，我们将对几种常见的阈值处理方法进行分析和讨论。
1. 全局阈值处理方法：全局阈值处理方法是最简单和最直接的方法之一。
该方法基于整个图像的统计信息，通过计算像素的灰度级别的平均值或直方图的峰值来确定一个全局阈值。
将图像中的像素与该阈值进行比较，将高于阈值的像素设置为白色，低于阈值的像素设置为黑色。
该方法可以快速实现，但对于具有不同光照条件和背景的复杂图像效果可能不理想。
2. 自适应阈值处理方法：自适应阈值处理方法是一种根据图像的局部特性来确定阈值的方法。
与全局阈值处理方法不同，该方法使用图像的小区域来计算阈值，在每个区域内分别应用阈值处理。
这种方法尤其适用于具有不均匀光照条件的图像。
它可以根据图像的局部亮度和对比度变化自动调整阈值，从而更好地分割目标图像。
3. 多阈值处理方法：多阈值处理方法是将图像的灰度级别划分为多个等级的方法。
通过设定多个阈值，可以将图像分为多个不同的部分，以实现更多的图像信息提取和分割。
该方法常用于图像分割和目标检测等应用领域。
然而，多阈值处理方法需要更多的计算和分割参数的选择，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。
4. 非线性阈值处理方法：非线性阈值处理方法是一种根据像素的灰度级别和空间信息来确定阈值的方法。
该方法通过考虑图像的局部对比度和纹理信息，可以更准确地分割具有复杂纹理和边缘的图像。
这种方法常用于医学图像处理和目标跟踪等领域。
5. 自适应聚类阈值处理方法：自适应聚类阈值处理方法是一种基于像素的相似性来确定阈值的方法。
通过将像素聚类为不同的群组，可以根据像素的亮度和颜色信息自适应地选择阈值。
这种方法通常用于图像分割和特征提取等应用领域。
综上所述，图像处理中的阈值处理方法是一种有效的技术，可以实现图像的分割、增强和去噪等目的。
otsu阈值分割算法介绍
otsu阈值分割算法介绍Otsu阈值分割算法是一种常用的图像分割算法，可以将图像分为目标和背景两部分。
该算法是由日本学者大津展之于1979年提出的，因此得名。
Otsu阈值分割算法的核心思想是寻找图像的最佳阈值，使得目标和背景之间的类间方差最大化。
在图像分割中，阈值是一个重要的参数，用于将图像中的像素分为两个部分。
Otsu阈值分割算法通过统计图像的灰度值分布来确定最佳阈值。
具体而言，算法首先计算图像的灰度直方图，然后根据直方图计算不同阈值下的类内方差和类间方差。
类内方差反映了同一类别内的像素灰度值的差异程度，类间方差反映了不同类别之间的差异程度。
最佳阈值即使得类间方差最大化的阈值。
Otsu阈值分割算法的具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图，统计各个灰度级别下像素的数量；2. 根据灰度直方图，计算图像的归一化直方图，即将各个灰度级别下像素的数量除以总像素数，得到每个灰度级别的概率；3. 初始化类内方差和类间方差为0；4. 遍历所有可能的阈值T（从0到255），对于每个阈值，将图像分为两部分：小于等于阈值的像素为一部分，大于阈值的像素为另一部分；5. 分别计算两部分像素的概率和均值，然后根据这些值计算类内方差和类间方差；6. 根据类间方差的值更新最佳阈值和最大类间方差；7. 遍历完所有可能的阈值后，得到最佳阈值，即类间方差最大化的阈值；8. 将图像根据最佳阈值进行分割。
Otsu阈值分割算法的优点是简单而有效，不需要事先对图像进行预处理，适用于各种类型的图像。
然而，该算法也存在一些限制。
首先，该算法假设目标和背景之间的灰度分布是双峰的，如果图像中存在多个目标或灰度分布不符合该假设，则效果可能不理想。
其次，该算法只能得到一个全局阈值，对于具有复杂纹理或光照变化的图像，可能需要使用其他方法进行分割。
总结而言，Otsu阈值分割算法是一种简单而有效的图像分割算法，通过最大化类间方差来确定最佳阈值。
它在实际应用中被广泛使用，可以用于目标检测、图像分析等领域。
图像分割算法研究综述
图像分割算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，图像分割作为其中的一项关键任务，日益受到研究者的关注。
图像分割是指将数字图像细分为多个图像子区域的过程，这些子区域在某种特性或计算上呈现出一致性，如颜色、纹理、形状或空间关系等。
这些被分割的子区域能够显著简化或改变图像的表示形式，使其更适合于进行高级的图像分析和理解任务，如目标识别、场景理解等。
本文旨在全面综述近年来图像分割算法的研究进展，分析和评价各类算法的性能与特点。
我们将对图像分割的基本概念和常用方法进行介绍，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。
接着，我们将对各类算法的优缺点进行深入探讨，并结合实际应用场景，分析其在不同任务中的表现。
本文还将关注图像分割领域的发展趋势，如多模态图像分割、弱监督学习在图像分割中的应用等。
我们期望通过本文的综述，能够为读者提供一个清晰、全面的图像分割算法知识框架，并为未来的研究提供有益的参考和启示。
二、图像分割算法分类图像分割是计算机视觉领域的一项关键任务，旨在将图像划分为具有相似性质的区域。
根据不同的原理和方法，图像分割算法可以大致分为以下几类：基于阈值的分割方法：这是最简单的一类图像分割方法，它根据像素值的差异来设置阈值，从而将图像分为不同的区域。
这种方法对于背景与前景有明显对比的简单图像效果较好，但对于复杂场景或光照不均的图像则可能效果不佳。
基于边缘的分割方法：边缘分割方法主要依赖于检测图像中的边缘信息，即像素值发生剧烈变化的区域。
常用的边缘检测算子有Sobel、Canny等。
这类方法对于具有明显边缘特征的图像效果较好，但容易受到噪声的影响。
基于区域的分割方法：基于区域的分割方法是根据像素的相似性将图像划分为不同的区域。
典型的算法有区域生长和分裂合并。
这类方法对于具有均匀纹理和颜色的图像效果较好，但对于边界模糊或复杂纹理的图像可能效果不佳。
基于深度学习的分割方法：随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像分割方法取得了显著的进展。
医学图像分割与分类算法综述
医学图像分割与分类算法综述医学图像在现代医疗影像诊断中起着重要的作用。
为了提高医疗诊断的准确性和效率，医学图像分割与分类算法成为研究的热点之一。
本文将综述医学图像分割与分类算法的研究进展，并介绍一些经典的算法方法。
1. 医学图像分割算法医学图像分割是根据医学图像中的不同区域或结构的特征进行像素级的分类。
常用的医学图像分割算法包括阈值法、区域生长法、边缘检测法、基于模型的方法和深度学习方法。
阈值法是最简单和直观的图像分割方法之一。
它基于像素灰度值的阈值将图像分成不同的区域。
但是，阈值选择的准确性对分割结果影响较大，容易受到噪声、光照变化等因素的影响。
区域生长法是基于图像的局部相似性进行分割的方法。
它从一个种子点开始，根据像素的相似性将相邻的像素聚类成一个区域。
区域生长法可以在一定程度上克服阈值法的缺点，但是对于具有复杂结构的图像分割仍然存在一定的挑战。
边缘检测法通过检测图像中各个区域间的边缘信息进行分割。
常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法等。
边缘检测法在图像分割中得到了广泛的应用，但是对于边缘不明显或存在噪声的图像，其准确性和稳定性有待进一步提高。
基于模型的方法是利用已知的医学图像模型进行分割。
这些模型可以是基于统计学的模型，如高斯模型、概率密度模型等，也可以是基于形状的模型，如活动轮廓模型、水平集模型等。
基于模型的方法可以较好地处理具有特定结构或形状的医学图像，但是对于复杂的医学图像分割仍然存在一定的局限性。
深度学习方法是近年来医学图像分割的研究热点。
深度学习算法可以自动学习医学图像的特征表示，从而实现更准确的分割。
常用的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
深度学习方法在医学图像分割领域取得了很大的突破，但是其训练过程复杂，需要大量的训练数据和计算资源。
2. 医学图像分类算法医学图像分类是根据医学图像中的特征将其归类为不同的疾病或病态。
常用的医学图像分类算法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
医学影像处理中的图像分割方法综述
医学影像处理中的图像分割方法综述概述医学影像处理在现代医学中扮演着重要的角色，它为医生提供了获取、分析和解释医学影像的工具。
图像分割是医学影像处理中的一个核心任务，它的目标是将医学影像中的不同组织和结构分割出来，以便医生能够更准确地进行疾病诊断和治疗。
本文将综述几种在医学影像处理中常用的图像分割方法。
常用的图像分割方法1. 基于阈值的分割方法阈值分割是一种简单而常用的图像分割方法。
该方法根据像素值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为不同的类别。
阈值可以手动设定，也可以通过自适应阈值和基于统计学方法的阈值选择来确定。
该方法适用于对比较明显的灰度不同的组织和结构进行分割。
2. 区域生长法区域生长法是一种基于灰度的分割方法，它从种子点出发，通过分析像素之间的相似性来生长一个区域。
这种方法可以根据像素之间的灰度、纹理、形状和空间位置等特征来确定相似性。
区域生长法适用于边界不明显、纹理复杂的医学影像分割。
3. 基于边缘的分割方法边缘是医学影像中不同组织和结构之间的边界，因此边缘检测是图像分割的关键步骤。
基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和拉普拉斯算子等。
这些算法可以识别出图像中的边缘，但在存在噪声的情况下容易导致边缘不连续或错过边缘。
4. 模型驱动的分割方法模型驱动的图像分割方法使用数学模型来描述图像中的组织和结构，通过对模型进行求解来实现分割。
常见的模型驱动方法包括基于统计学的方法、基于形态学的方法和基于图论的方法。
这些方法具有较好的分割准确性，但在计算复杂度和参数选择上具有一定挑战。
5. 基于机器学习的分割方法机器学习方法可以通过训练样本来学习医学影像中的组织和结构特征，从而实现图像分割。
例如，支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等分类器可以用于像素级别的分类分割。
深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN），在医学影像分割中取得了显著的进展。
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。
图像阈值分割技术中的部分和算法综述
割方法 ， 以图像直方 图信息为 主导 ， 备原理 清 它 具
晰 、 述简单 、 算快 捷 、 果 良好 等优点 ， 表 运 效 因此 一 直 受到研究 人 员 的青 睐 ， 在实 际应 用场 合 中尤为 明显 。
从 本 质上 看 ， 阈值 分 割方 法 基 本上 可 以分 为六 大类 ［ ： 于 熵 的方法 （ｎ ｒｐ － ａｅ ｔｏ ｓ 、 ３基 ］ ｅ ｔｏ ｙ ｂ ｓｄｍｅｈ ｄ ） 基
基金项 目： 国家 自然科学基金资助项 目（０ ７ １ ３ ； ６ ５２ ３） 陕西省 教育厅专项 科研计 划基金 资助项 目（ ９Ｋ７ １ ２ １Ｊ ２ ） 西安 ０ Ｊ ３ ，０ ０Ｋ８０ ； 邮电学院 中青年科研基金资助项 目（ Ｌ ０ ９１ ） Ｚ ２０ —６ 作者简介 ： ｊ，１８ 一 ， ， Ｎ ￣（ ９ １ ）男 讲师 ， 士 ， 硕 研究方 向： 法设 计、 算 图像 处理 ， － ｉ ｘｅ ｉ ｘ ｘ ｐ． ｄ ． ｎ 王 辉 （９ ９ ） 男 ， Ｅ ｍａ ：ｉ ｅ ＠ ｕ ｔｅ ｕ ｃ ； ｌ ｘｘ １６ 一 ， 副 教授 ， 士， 博 研究方 向： 数据 采集 与处理。
ｏ ｓ 、 于 目标 属 性 的方 法 （ ｂｅｔａｔｉｕ ｅｂ ｓｄ ｄ）基 ｏ ｊｃ ｔ ｂ ｔ－ａ ｅ ｒ ｍｅｈ ｄ ） 空 间方 法 （ ｐ ｔ ｌ ｔｏ ｓ 和 局 部 方 法 ｔｏ ｓ 、 ｓ ａｉ ｈ ｄ ） ａ ｍｅ （ ｃｌ ｔｏ ｓ 。 在 这 些 技 术 中 ， 阈值 法 ＿ ］ １ ａ ｍｅｈ ｄ ） ｏ 熵 ４ 和 ．
得 到 ， 定义 为 其
ｔ
２ 熵 阈值法 中的部分和算法
作为信息度量的熵函数无疑是用于图像分割的 个 恰 当 的 目标 函数 。研究 人员 已提 出许多 熵 阈值 分 割法 ， 例如基 于 Ｓ ａ ｎ ｎ熵 的 阈值 分 割方 法 ［６、 ｈｎ ｏ ４ ＿ ］ 基 于 Ｒｅｙ熵 的 阈值 分割 方法 ［ 、 ｎｉ ２ 基于 Ｔ ａ ｉ熵 的 ¨ ｓｌｓ ｌ
医学图像分割方法综述
并行边缘检测：一个像素点是否属于检测边缘上一点取决于当 前正在检测像素点以及该像素点一些相邻像素点。
医学图像分割方法综述
15/36
边缘检测
•怎样确定某一个像素在边缘呢？
医学图像分割方法综述
16/36
边缘是改变发生地方
改进：提升算法自动化程度，同时维持形变模型原有优点； 气球理论，梯度矢量流（GVF）概念等。
医学图像分割方法综述
29/36
Snake function
Esnake
s
1 2
(s)
|
vs
|2
(s)
|
vss
|2 )
Eimage (v(s))ds
a代表弹性势能
b代表弯曲能
医学图像分割方法综述
30/36
理想数字边缘模型
斜坡数字边缘模型
医学图像分割方法综述
一阶倒数 二阶倒数
17/36
• 一幅图像梯度
图像梯度
f
f x
f
y
•梯度方向
•边界强度
医学图像分割方法综述
18/36
怎样得到每个像素梯度
Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子等
Sobel算子介绍：
Sx = (I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1) + 2*I(i,j+1)-2*I(i,j-1) + I(i-1,j-1)-I(i+1,j-1))/8 Sy = (I(i-1,j-1)-I(i+1,j-1) + 2*I(i-1,j)-2*I(i+1,j) + I(i-1,j+1)-I(i+1,j+1))/8
图像阈值法分割综述
出相应 的有理多项式 的极小值 ， 从而决定 阈值 的方法 １ ， Ｌ ． Ｌ ｉ 等人提 出的通 过对 图像 的二维直方图作 Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ 线性 映射来决定 阈值 的
方 法 等。
基于 最大熵原则选 择阈值是最 为重要的 阈值选择 方法之一 ， 九 十年代 对最大熵原则 的研 究包括 Ｐ ． Ｓ ａ ｈ ｏ ｏ 等人提 出了用 Ｒ ｅ ｎ ｙ ｉ 熵代替常规 的最大熵原则 ｌ ， Ａ． Ｄ ． Ｂ ｒ ｉ ｎ ｋ 把这种方法扩展到二维直方图 Ｊ ， Ｈ． Ｄ ． Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ 等人将模糊测度 函数 的感念引入最大熵原则 ， 提 了模糊 Ｃ 一 分类最 大熵 原则 １ 。
度 越 高 时 间 复 杂 度也 就越 高 。
Ｊ ． Ｃ ． Ｙ ｅ ｎ 等人提出的用最大相关性 原则选择 阈值 的方 法 ， 这种方法其实只是用他们定义的一个 最大相关性原 则取代 了一般用
的最大熵原则 ， Ｎ． Ｐ ａ ｐ ａ ｍ ａ ｒ ｋ ｏ ｓ 等人 提出的先 找出灰度直方 图的峰值点 ， 再 用有 理多项式来拟合灰度直方 图两个峰间的区域 ， 让后求
ｈ ｔ ｔ ｐ： ／ ／ ｗｗｗ． ｄ ｎｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｃ ｎ
图像阈值法分割综述
刘 超 ， 蔡 文 华 ， 陆 玲
（ 东华理： ［大 学 ， 江西 南 昌 ３ ３ ０ ０ １的难题 ， 由于图像分割 的复杂性 ， 图像 分割 的方法很 多也很难有一个通用的方法。该文主要是 时 图像 阈值 法分割 的一个综述 ， 叙述 了阈值 法分割的一些方法。最后对这 些算 法做 了一 个总结 ， 以及时 阂值法分割的期
ＬＩ Ｕ Ｃｈａ ｏ， ＣＡＩ Ｗ ｅ ｎ—Ｈ ｕａ ， ＬＵ Ｌｉ ｎｇ
医学图像分割算法综述
医学图像分割算法综述随着技术的不断进步，医学图像在临床应用中扮演着越来越重要的角色。
医学图像分割算法是将图像中的信息分离为不同的区域的过程，可用于亚像素级别的图像分析和诊断，被广泛应用于医学影像处理中。
本文将介绍几种常见的医学图像分割算法，包括：阈值分割算法、区域生长算法、边缘检测算法、水平线算法、聚类算法和机器学习算法。
1. 阈值分割算法阈值分割算法是医学图像分割中最简单的方法之一，它将图像像素按其灰度级别分为两部分。
如果像素的灰度值高于特定的阈值，则将其分配给一个分割类别，否则分配给另一个分割类别。
阈值可以手动或自动设置。
手动设置阈值通常可以得到较好的分割结果，自动设置阈值则需要先对图像进行预处理，如直方图均衡化和变换，以使其更适合自动阈值选择算法。
2. 区域生长算法区域生长算法基于像素之间相似性的概念，在开始的时候选定一个种子点，它被包括在一个区域中。
然后，算法在种子点周围的像素上进行迭代，在迭代过程中，对于那些与种子点相似的像素，将它们添加到该区域中。
该算法对于像素数量较少的图像比较有效，但对于包含许多较小的目标的图像较差，因为在这些情况下，算法容易陷入误判。
3. 边缘检测算法边缘检测算法采用像素点在灰度空间中的梯度和目标周围的反差来检测图像的边缘。
梯度表示像素值发生变化的方向和速率，既可以用于检测目标的轮廓，也可以用于检测目标内部。
边缘检测算法对于图像中有大量的灰度变化和边缘的情况效果比较好，但对于像素变化不明显的图像效果较差。
4. 水平线算法水平线算法基于连续像素的行为，可以用于检测相邻像素之间的物体或组织。
算法从顶部或底部的一个像素开始，检测到一个物体或组织的边界。
然后，该算法继续扫描相邻像素，以便检测到相同的物体或组织。
该算法适用于平滑的轮廓和渐变变化的图像，但不适用于存在复杂形状的图像。
5. 聚类算法聚类算法通过对相似像素进行分类，将图像分割成若干个区域。
这些像素通常具有相似的物理或几何属性，如颜色，亮度和形状等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像分割的阈值法综述（武汉理工大学信息工程学院）摘要：图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。
这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。
阈值分割法是图像处理最基本的分割方法，它具有计算量小、实现简单等优点，在图像分析和识别中起着重要作用。
图像阈值化就是按照灰度级，将图像空间划分成与现实景物相对应的一些有意义的区域，各个区域内部灰度级是均匀的，而相邻区域灰度级是不同的，其间存在边界。
它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。
关键词：图像分割；阈值Abstract:Image segmentation by image processing to image analysis of the key steps, is also a basic computer vision technology. This is because the image segmentation,object separation, feature extraction and the parameters in the original image into a more abstract and more compact form, making more high-level analysis and understanding possible. Threshold segmentation method is the most basic image processing segmentation method, which has computation, and simple to achieve, in image analysis and recognition play an important role. Image threshoiding is in accordance with the gray level, the image space is divided into scenes with reality that corresponds to some meaningful regions, each region within the gray level is uniform,while the adjacent region of gray scale is different, there remain boundary. It’s divided by starting from the gray level, select one or more threshold values to achieve.Keywords: Image Segmentation; Threshold Values1 研究背景在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景（其他部分称为背景），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。
图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
这里特性可以是像素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。
本文研究基于阈值法的图像分割技术，研究对象为256级灰度图像。
2 阈值法的基本原理阈值分割法的基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类。
常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。
设原始图像为(x,y)f，按照一定的准则在(x,y)f中找到特征值，将图像分割为两个部分，分割后的图像为：0 1(,) (,)(,)f x y tf x y t bg x yb(1)在实际应用中为了满足速度的要求，常常会采用二值化阈值分割方法来缩减数据量、简化处理分析过程。
这尤其适合于在物体与背景有较强对比情况下的分割。
若取：b0=0（黑），b0=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。
3 阈值法图像分割方法介绍全局阈值法指利用全局信息对整幅图像求出最优分割阈值，可以是单阈值，也可以是多阈值；局部阈值法是把原始的整幅图像分为几个小的子图像，再对每个子图像应用全局阈值法分别求出最优分割阈值。
其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。
最常用的阈值分割方式是将灰度一分为二，所有灰度值大于或等于某阈值的像素都被判属于物体，其它像素被判属于背景；或者相反。
阈值分割法的结果很大程度上依赖于阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。
由于局部阈值法中仍要用到全局阈值法，因此本文主要对全局阈值法中基于点的阈值法进行了研究。
根据阈值法的原理可以将阈值选取技术分为3大类。
3.1 基于点的全局阈值法3.1.1 P-tile法P-tile法是早期的基于灰度直方图的自动阈值选择方法，它假设在亮（灰度级高）背景中存在一个暗（灰度级低）目标，并且已知目标在整幅图像中所占面积比为P%。
该方法选择阈值的原则是：依次累计灰度直方图，直到累计值大于或等于目标物所占面积，此时的灰度级即为所求的阈值。
该方法计算简单，抗噪声性能较好。
不足之处是要预先知道给定目标与整幅图像的面积比P，因此在P未知或P随不同图像改变时，该方法不适用。
3.1.2 双峰法灰度直方图是数字图像处理中最简单和最有用的工具，它是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。
灰度直方图概括了一幅图像的灰度级内容，任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的图像还可由其直方图完全描述。
对于目标与背景的灰度级有明显差别的图像，通常采用直方图技术来确定阈值，一幅物体与背景对比明显的图像一般具有包含双峰的灰度直方图，物体中的像素产生直方图中的一个峰，而背景产生直方图中的另一个峰。
物体与背景的边界附近具有两个峰值之间的灰度级，其像素数目相对较少，从而产生了两峰之间的谷。
反过来,如果图像中物体与背景的对比明显,并且各个物体之间的灰度一致性较好,那么其对应的直方图一定是双峰直方图。
当分割阈值位于谷底时，图像分割可取得最好的效果。
该方法简单易行，但是对于灰度直方图中波峰不明显或波谷宽阔平坦的图像，不能使用该方法。
而且，当图像受到噪声影响时，直方图上原本分离的峰之间的谷底被填充，或者目标物体和背景的峰相距很近，此时很难检测到谷底。
因此，当下也出现了许多双峰法的改进算法。
本文讨论最原始的双峰法。
3.1.3 类间方差阈值分割最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。
它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和目标两部分。
背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，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。
由大津提出的最大类间方差法，是在判决分析最小二乘法原理的基础上推导得出的，其算法比较简单，是一种方便可行的阈值选取方法。
其算法过程如下：(1) 首先找出图像中的最高灰度级(L-1)； (2) 然后分别取从0至L-1的每一灰度级作为阈值k ；① 计算该阈值所分开两类的各自的出现概率00kii p ω==∑、111L i i k p ω-=+=∑，对C 0和C 1类各自所有像素点的灰度级进行基于概率的加权求和（权值为每一个灰度级出现的概率）得到(k)μ和(k)T μμ-，然后对C和C 1类，分别求解像素点的灰度级概率的加权和与两类各自出现的概率的比值，得到C 0和C 1各自的所有像素点的灰度级平均值0μ、1μ；（后文公式中有详细解释）② 计算两类间的方差B σ； (3) 找出方差最大的阈值T 。
下面通过具体公式进行推导：设原始灰度图像灰度级共L 级，其中灰度级为I 的像素点数为nI，则图像的全部像素数为：n n n L N 110-+⋯++=(2)归一化直方图，则：10,1L iiii p Nn p -===∑(3)按灰度级用阈值k 划分为两类)1,,2,1(),,2,1,0(C 10-++==L k k k C和。
因此，C和C 1类的类出现概率分别由下列各式给出：()000()kr ii p k pC ωω====∑(4)1111()1()L ii k k r p pC ωω-=+===-∑(5)设(k)μ可视为C类所有像素点的灰度级概率加权求和（权值为灰度级i 出现的概率p i ）：(k)ki i ip μ==∑(6)整张图像所有像素点的灰度级概率加权求和：1(L)L T i i ip μμ-===∑(7)相应的，(k)T μμ-为C 1类所有像素点的灰度级概率加权求和。
因此，C和C1类各自所有像素点的灰度级平均值分别由下列两式给出：()()0(i |C )/k k krii i ip ip k ωμωμ=====∑∑(8)()()L-1111111(i |C )/1L Trii k i k k ip ip k μωωμμ-=+=+-===-∑∑ (9)实际上，此处的平均值仍然沿用了初等数学中加权平均值的最原始定义，即：=对象取值的加权和加权平均值对象数目(10)因此，此处C和C1类各自所有像素点的灰度级平均值0μ、1μ本应当是：=各类所有像素点的灰度级加权求和（权值为每一个灰度级出现的像素点数）该像素点的灰度级平类所拥有均值的像素点数(11)但这里，我们将分子分母同时除以了该图像的总的像素点数目，因此0μ、1μ分母变成了类出现概率01,ωω，而分子仍然是一个加权求和式，如C：0(k)kii ip μ==∑，只是权值同样由每个灰度级出现的像素点数，变成了每一个灰度级出现的概率。
事实上，这样可以避免计算图像的总像素点数，简化了处理过程。
由方差的定义：2220(X)()()k ki i i i i i Var p x p x μμ===⋅-=⋅-∑∑(12)C 0和C 1的类的方差可由下式得到：222000000()p (i |C )()/k kr i i i i i p σμμω===-=-∑∑(13)112221111111()p (i |C )()/L L r i i k i k i i p σμμω--=+=+=-=-∑∑(14)定义类内方差为：2220011Wσωσωσ=+ (15)类间方差为：22220101(0101())()BT T μμμμμμσωωωω=+=--- (16)3.2 基于区域的全局阈值法 3.2.1 灰度直方图变换法该方法不是直接选取阈值，而是对灰度直方图进行变换，使其具有更深的波谷和更尖的波峰，然后再利用双峰法得到最优阈值。