迭代阈值法
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。 3 相关知识 3.1 图像分割的概述 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)，他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。这里特性可以是象素的灰度、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。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，
几种常见的阈值分割算法核心代码
阈值分割 1/*===============================图像分割 =====================================*/ 2 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 3/*手动设置阀值*/ 4 IplImage* binaryImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1); 5 cvThreshold(smoothImgGauss,binaryImg,71,255,CV_THRESH_BINARY); 6 cvNamedWindow("cvThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 7 cvShowImage( "cvThreshold", binaryImg ); 8//cvReleaseImage(&binaryImg); 9 /*---------------------------------------------------------------------------*/ 10/*自适应阀值 //计算像域邻域的平均灰度，来决定二值化的值*/ 11 IplImage* adThresImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1); 12double max_value=255; 13int adpative_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C;//CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 14int threshold_type=CV_THRESH_BINARY; 15int block_size=3;//阈值的象素邻域大小 16int offset=5;//窗口尺寸 17 cvAdaptiveThreshold(smoothImgGauss,adThresImg,max_value,adpative_method, threshold_type,block_size,offset); 18 cvNamedWindow("cvAdaptiveThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 19 cvShowImage( "cvAdaptiveThreshold", adThresImg ); 20 cvReleaseImage(&adThresImg); 21 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 22/*最大熵阀值分割法*/ 23IplImage* imgMaxEntropy = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,1); 24 MaxEntropy(smoothImgGauss,imgMaxEntropy); 25 cvNamedWindow("MaxEntroyThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 26 cvShowImage( "MaxEntroyThreshold", imgMaxEntropy );//显示图像 27 cvReleaseImage(&imgMaxEntropy ); 28 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 29/*基本全局阀值法*/ 30 IplImage* imgBasicGlobalThreshold = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,1); 31 cvCopyImage(srcImgGrey,imgBasicGlobalThreshold);
二维熵阈值法的修改及其快速迭代算法
第２３卷第１期２０１０年２月模式识别与人工智能 ＰＲ＆ＡＩ Ｖ０１．２３Ｎｏ．１ Ｆｅｂ２０１０ 二维熵阈值法的修改及其快速迭代算法 吴成茂１’２田小平１’２谭铁牛２ １（西安邮电学院电子工程学院西安７１０１２１） ２（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京１０００８０） 摘要提出二维熵阈值法的一种修改方法和其快速迭代算法．针对传统二维熵阈值法及其递推算法的高计算复杂性的不足，首先对二维直方图所对应的二元概率分布进行修改并得到一种新的二维熵阈值法．其次假设二维直方图所对应的二元概率分布是连续可微的条件下导出的修改后的二维熵阈值法的快速迭代算法．实验结果表明，文中提出的修改二维熵阈值法及其快速迭代算法是可行的，且快速迭代算法的时间消耗相对其递归算法有很大程度地降低． 关键词图像分割，阈值法，最大熵法，迭代算法 中图法分类号ＴＰ３９１．４１ ＭｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＴｗｏ—ＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＥｎｔｒｏｐｉｃＴｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇＭｅｔｈｏｄ ａｎｄＩｔｓＦａｓｔＩｔｅｒａｔｉｖｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ＷＵＣｈｅｎｇ—Ｍａ０１”，ＴＩＡＮ Ｘｉａｏ．Ｐｉｎ９１”，ＴＡＮ Ｔｉｅ—Ｎｉｕ２ １（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉａｔｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｘｉ＂ａｎ７１０１２１）２（ＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ， ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０） ＡＢＳＴＲＡＣＴ Ａｍｏｄｉｆｉｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｗｏ．ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｅｎｔｍｐｉｃｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｉｔｓｆａｓｔｉｔｅｒａｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｈｉｇｈｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｔｗｏ?ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｅｎｔｒｏｐｉｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇａｎｄｉｔｓｒｅｃｕｒｓｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｔｗｏ—ｖａｒｉａｂｌｅｓｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｈｉｓｔｏｇｒａｍｉｓｆｉｒｓｔｌｙｍｏｄｉｆｉｅｄａｎｄａｎｅｗｔｗｏ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｅｎｔｒｏｐｉｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｆａｓｔｉｔｅｒａｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｎｅｗｍｏｄｉｆｉｅｄｔｗｏ．ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｅｎｔｒｏｐｉｃｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｅｄｕｃｅｄｏｎｔｈｅａｓｓｕｍｐｔｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄｔｗｏ—ｖａｉｌａｂｌｅｓｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｗｏ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｈｉｓｔｏｇｒａｍｉＳｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｂｌｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄｔｗｏ．ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｅｎｔｒｏｐｉｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｉｔｓｆａｓｔｉｔｅｒａｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｆｅａｓｉｂｌｅ，ａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｔｉｍｅｏｆｔｈｅｆａｓｔｉｔｅｒａｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｍｕｃｈｌｅｓｓｔｈａｎｔｈａｔｏｆｉｔｓｒｅｅｕｒｓｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ． ＫｅｙＷｏｒｄｓＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ＴｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇＭｅｔｈｏｄ，ＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｉｃＭｅｔｈｏｄ，ＩｔｅｒａｔｉｖｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ?陕西省教育厅资助项目（Ｎｏ．０６ＪＫｌ９４） 收稿日期：２００８—０９—１６；修回日期：２００９—０７—２４ 作者简介吴成茂，男，１９６８年生，高级工程师，主要研究方向为智能信息处理．Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｕｃｈｅｎｇｍａ０１２３＠ｓｏｈｕ．ｃｏｉｎ．田小平，男，１９６３年生，副教授，主要研究方向为信号处理．谭铁牛，男，１９６４年生，研究员，主要研究方向为模式识别、图像处理． 万方数据
沈阳理工大学迭代阈值法图像分割程序设计
成绩评定表 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 专业 电子信息工程课程设计题目 基于最大类间方差法图 像分割程序设计 —迭代阈值法 评 语 组长签字： 成绩 日期2016年7月18日
课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 课程设计题目基于最大类间方差法图像分割程序设计—迭代阈值法实践教学要求与任务： 本设计要求利用Matlab进行编程及仿真，仿真内容为基于最大类间方差法图像分割程序设计——迭代阈值法。利用所学数字图象处理技术知识，在Matlab软件系统上来实现图像分割，并且对程序进行测试。要求如下： （1）掌握课程设计的相关知识、概念、思路及目的。 （2）程序设计合理、能够正确运行且操作简单，可实施性强。 （3）掌握图像分割的方法。 （4）能够利用迭代阈值法进行图像分割。 工作计划与进度安排： 第一阶段（1-2）天：熟悉matlab编程环境，查阅相关资料； 第二阶段（2-3）天：算法设计； 第三阶段（2-3）天：编码与调试； 第四阶段（1-2）天：实验与分析； 第五阶段（1-2）天：编写文档。 指导教师： 2016年7月3日专业负责人： 2016年7月4日 学院教学副院长： 2016年7月4日
摘要 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。图像分割是从图像预处理到图像识别和分析、理解的关键步骤，在数字图像处理中占据重要的位置。图像分割的目的是将图像分成一些有意义的区域并对这些区域进行描述。 图像分割的方法主要有点相关分割、区域相关分割、阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。本设计主要采用阈值分割法中的迭代阈值法，利用MATLAB 软件中的图像处理函数将图像导入，然后对图像进行灰度变换，通过迭代法求图像最佳分割阈值，根据该阈值对图像进行分割，从而产生二值化后的图像。仿真结果表明，通过迭代法选取的阈值是比较准确的，可以采用此阈值对图像进行分割。 关键词：图像分割；迭代阈值法；MATLAB
阈值分割算法
clc; clear; I=imread('d:\1.jpg'); subplot(221);imshow(I);title('原图像'); I1=rgb2gray(I); %双峰法 newI=im2bw(I1,150/255); subplot(222),imshow(newI);title('双峰法阈值分割后的图像'); %迭代法阈值分割 ZMax=max(max(I)); ZMin=min(min(I)); TK=(ZMax+ZMin)/2; bCal=1; iSize=size(I); while(bCal) iForeground=0; iBackground=0; ForegroundSum=0; BackgroundSum=0; for i=1:iSize(1) for j=1:iSize(2) tmp=I(i,j); if(tmp>=TK) iForeground=iForeground+1; ForegroundSum=ForegroundSum+double(tmp); else iBackground=iBackground+1; BackgroundSum=BackgroundSum+double(tmp); end end end ZO=ForegroundSum/iForeground; ZB=BackgroundSum/iBackground; TKTmp=uint8((ZO+ZB)/2); if(TKTmp==TK) bCal=0; else TK=TKTmp; end end disp(strcat('迭代后的阈值：',num2str(TK))); newI=im2bw(I,double(TK)/255);
图像阈值分割技术原理和比较要点
图像阈值分割和边缘检测技术原理和比较
摘要 图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。 阈值分割是一种利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生对应的二值图像。 本文先介绍各种常见图像阈值分割和边缘检测方法的原理和算法，然后通过MATLAB 程序实现，最后通过比较各种分割算法的结果并得出结论。 关键词：图像分割；阈值选择;边缘检测；
目录 1.概述 (4) 2.图像阈值分割和边缘检测原理 (4) 2.1.阈值分割原理 (4) 2.1.1．手动（全局）阈值分割 (5) 2.1.2．迭代算法阈值分割 (6) 2.1.3．大津算法阈值分割 (6) 2.2.边缘检测原理 (6) 2.2.1．roberts算子边缘检测 (7) 2.2.2．prewitt算子边缘检测 (7) 2.2.3．sobel算子边缘检测 (7) 2.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (8) 2.2.5．canny算子边缘检测 (8) 3.设计方案 (9) 4.实验过程 (10) 4.1.阈值分割 (12) 4.1.1．手动（全局）阈值分割 (12) 4.1.2．迭代算法阈值分割 (12) 4.1.3．大津算法阈值分割 (12) 4.2.边缘检测 (13) 4.2.1．roberts算子边缘检测 (13) 4.2.2．prewitt算子边缘检测 (13) 4.2.3．sobel算子边缘检测 (13) 4.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (13) 4.2.5．canny算子边缘检测 (14) 5.试验结果及分析 (14) 5.1．实验结果 (14) 5.1.1．手动（全局）阈值分割 (14) 5.1.2．迭代算法阈值分割 (17) 5.1.3．大津算法阈值分割 (18) 5.1.4．roberts算子边缘检测 (19) 5.1.5．prewitt算子边缘检测 (20) 5.1.6．sobel算子边缘检测 (21) 5.1.7．高斯laplacian算子边缘检测 (22) 5.1.8．canny算子边缘检测 (23) 5.2. 实验结果分析和总结 (24) 参考文献 (24)
阈值法图像分割实验报告
阈值法图像分割实验报告 阈值法图像分割实验报告 1 实验目的 图像分割阈值法具有实现容易、计算量小、性能稳定等优点。因此这种方法成为图像分割领域中应用最普遍的方法。本文主要讨论了基于直方图法的图像分割的设计与实现，并与迭代法进行了对比实验。 2 实验环境 Microsoft VC++6.0软件平台，32位Windows XP操作系统。 3 实验原理基础 3.1 直方图法 直方图阈值法其阈值主要通过分析图像的灰度直方图来进行确定。假定一幅图像 如图3-1所示，其中背景是灰色，物体为灰白色的，背景中的黑色像素产生了直fxy(,) 方图的左锋，而物体的各灰度级产生了直方图的右峰。由于物体边界像素数相对而言较少，从而产生两峰之间的谷，选择谷对应的灰度值作为阈值T，利用式3.1，可以得到一幅二值图像gxy(,)，用于后续处理和分析。 0,(,)fxyT,, (3.1) g(,)xy,,255,(,)fxyT,,
背景部分物体部分 0255 阈值T 图3-1 利用直方图选择二值化阈值 3.2 迭代法(用于对比试验) 迭代法也是一种在图像分割过程中选择合适阈值的方法。它是基于逼近的思想通过阈值迭代的方式利用程序自动计算出比较合适的分割阈值。迭代法指在初始条件中假设一个阈值，而通过对图像的迭代运算来不断地更新这一假设阈值来得到最佳阈值。迭代法阈值分割主要算法: RR，minmax1( 求出图像最小灰度值和最大灰度值计算初始阈值为 T,RRminmax022( 根据阈值将图像分割成目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值 RijNij(,)(,)，RijNij(,)(,)，,,RijT(,),RijT(,),kkR,R, 0GNij(,)Nij(,),,RijT(,),RijT(,),kk 为图像上点的灰度值，为点的权重系数，一般为 Rij(,)(,)ijNij(,)(,)ijNij(,) 的个数 T 为阈值 Rij(,)
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
基于阈值法的图像分割
数字图像处理课基于阈值法的图像分割
实验目的：利用图像分割技术中阈值分割中的迭代法实现图像分割。 实验原理：迭代法原理 迭代法的的设计思想是，开始时选择一个阈值作为初始估计值， 然后按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。 在迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改进策略。好的改进 策略应该具备两个特征：一是能够快速收敛，二是在每一个迭代过程 中，新产生的阈值优于上一次的阈值。下面介绍一种迭代法： ① 选择图像灰度的中值作为初始阈值Th ② 利用阈值Th 把图像分割为两个区域1C 和2C ，用下式计算区域1 C 和2C 的灰度均值1μ和2μ ∑∈=i i C y x C y x f N ),(1),(1 μ )2,1(=i ，i C N 为第i 类中的像素个数 ③ 计算出1μ和2μ后，用下式计算出新的阈值new Th ④ 重复②和③，直到new Th 和Th 的差小于某个特定的值 实验程序源代码： clc; clear all; f=imread('1.jpg'); %读取图像 f=rgb2gray(f); %将真彩色图像转换为灰度图像 f=im2double(f); %把灰度图像的数据类型转换成转换成双精度浮点类型 T=0.5*(min(f(:))+max(f(:))); done=false; while ~done g=f>=T; Tn=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g))); done=abs(T-Tn)<0.1; T=Tn; end T r=im2bw(f,T); %使用阈值变换法把灰度图像转换成二值图像
figure,imshow(f),title('原图'); %显示一张二值图像figure,imshow(r),title('迭代法'); 实验结果：实验用了三幅图像，结果如下：
二维最大类间方差阈值分割的快速迭代算法
二维最大类间方差阈值分割的快速迭代算法【摘要】传统的二维Otsu阈值分割算法采用穷举搜索法搜寻最佳阈值向量。与此不同，本文提出了一种二维最大类间方差阈值分割的快速迭代算法，用迭代的思想解决原始二维Otsu方法计算复杂、实时性差的问题。文中导出了迭代算法的公式，给出了算法流程。实验结果表明，与二维Otsu原始算法及其他两种快速算法相比较，本文提出的二维Otsu快速迭代算法分割结果准确，实现简单，其运行时间仅为原始算法的0.4%左右，大大减少了计算量和存储空间，是一种快速有效且实时性好的图像阈值分割算法。 【关键词】图像分割；二维最大类间方差； Otsu阈值；快速迭代 A fast iterative algorithm for image segmentation based on 2D maximum between cluster varianceWU Yiquan, WU Wenyi, PAN Zhe （College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,
Jiangsu Nanjing 210016, China） Abstract: The traditional two dimensional (2D) Otsu threshold algorithms for image segmentation always use exhaustive searching method for the best thresholds. In this paper, a fast iterative algorithm based on 2D maximum between cluster variance is proposed in order to improve the performance and efficiency of the original 2D Otsu threshold algorithms. The iterative formula is deduced and the algorithm flow chart is given in the paper. Experimental results show that the proposed algorithm has a good segmentation result compared to the original 2D Otsu algorithm and the other two fast methods. It can well reduce the storage space and the running time which is only 0.4% of that of the original method. Therefore, it is a fast and effective image segmentation algorithm with a good real time quality. Key words: image segmentation; 2D maximum between cluster variance; Otsu threshold; fast iterative 引言
数字图像分割-迭代法讲解
目录 摘要 (2) 1 原理与实现 (3) 1.1图像分割的概述............................................................................. 错误！未定义书签。 1.2 阈值分割的基本原理 (2) 1.3 阈值分割方法的分类 (3) 2 程序设计 (6) 2.1 主程序............................................................................................ 错误！未定义书签。 2.2 OTSU .............................................................................................. 错误！未定义书签。 2.3 全局阈值........................................................................................ 错误！未定义书签。 2.4 迭代法............................................................................................ 错误！未定义书签。3结果与分析.. (11) 4 心得体会................................................................................................... 错误！未定义书签。参考文献....................................................................................................... 错误！未定义书签。
基于SCAD的压缩感知阈值迭代算法的收敛性分析-
第33卷第3期2016年06月 工程数学学报 CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING MATHEMATICS Vol.33No.3 June2016 doi:10.3969/j.issn.1005-3085.2016.03.003文章编号:1005-3085(2016)03-0243-16基于SCAD的压缩感知阈值迭代算法的收敛性分析? 张会1,张海1,2,勾明1 (1-西北大学数学学院，西安710069; 2-中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所，北京100190) 摘要:基于SCAD罚函数的压缩感知在有噪声稀疏信号重建中具有优良的理论及应用效果，开展其快速重建算法研究有着重要的意义，阈值迭代算法是解决压缩传感问题最有效的算法之一．本文研究了基于SCAD罚函数的压缩感知阈值迭代算法的收敛性问题，给出了算法收敛到稀疏解的充分条件，并证明了迭代估计值以指数阶速率收敛于最优值．进一步，本文给出了基于AMP改进的SCAD阈值迭代算法的收敛性分析． 关键词:压缩感知；SCAD；阈值迭代算法；稀疏性 分类号:AMS(2000)68Q25中图分类号:O175.29文献标识码:A 1引言 压缩感知[1,2]是一种全新的稀疏信号重构技术．它能在完全重建的前提下，以远小于传统的奈奎斯特采样的方式获取信息．其本质是利用信息表示的稀疏性，将采样与压缩合并进行的信息获取方式．压缩感知的意义在于突破传统的采样方式，以更经济的形式获取信息，从而为高复杂性信息的获取、处理与应用带来可能．近年来在信号处理、图像处理和统计机器学习及其它多个领域获得广泛应用[3,4]． 压缩感知的数学描述为：假设有一个有限长度的信号x,x∈R N，该信号在某一个正交基{θi}N i=1下可表示为x=Ψs，这里Ψ=(θ1,θ2,···,θN)，s称为基的系数，s至多有k个非零元素(k为s的稀疏度)．对于此信号，通过测量矩阵Θ来对x进行观测(测量)，假定得出的观测值为y,y∈R p，即满足 y=Θx=ΘΨs,(1) 通常称Φ=ΘΨ,Φ∈R p×N为传感矩阵，当k,p,N?→∞时， k p ?→ρ,p N ?→δ,ρ∈(0,1),δ∈(0,1), ρ是稀疏性的一种度量，δ是欠采样的比例．我们希望从观测数据y恢复稀疏未知向量s，进而恢复信号x．此问题从数学上可建模为下述L0问题 min∥s∥0,s.t.y=Θx=ΘΨs,(2) 收稿日期:2014-05-28.作者简介:张会(1990年11月生)，女，研究生.研究方向：机器学习. ?基金项目:国家自然科学基金(11171272;11571011)；陕西省自然科学基金(2011JM1008)；陕西省教育厅专项科研计划(JC11217).
图像处理算法介绍：阈值分割
图像处理算法介绍：阈值分割 在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值，将目标图像和背景图像分割开来。 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。因此，这里美国TEO将简要介绍图像处理算法：阈值分割。 阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：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f(x，y)，按照一定的准则在f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，当像素点灰度值或彩色值大于T时，则置为A1（其置可为1），小于T时，则置为A0（其置可为0）。 下面是几种常用的阈值分割方法： 1、p-分位数法 这也是最基础最简单的一种图像分割方法。该方法使目标或背景的像素比例等于其先验概率来设定阈值，简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。例如，根据先验知识，知道图像目标与背景象素的比例为PO/PB,则可根据此条件直接在图像直方图上找到合适的阈值T，使得f(x,y)>=T的象素为目标，f(x,y)的象素为背景。 2、迭代方法选取阈值 初始阈值选取为图像的平均灰度T0，然后用T0将图像的像素点分作两部分，计算两部分各自的平均灰度，小于T0的部分为TA，大于T0的部分为TB。计算后，将T1 作为新的全局阈值代替T0，重复以上过程，如此迭代，直至TK 收敛，即TK＋1＝TK 。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。 3、直方图凹面分析法 方法对某些只有单峰直方图的图像，可以作出分割。从直观上说，图像直方图双峰之间的谷底，应该是比较合理的图像分割阈值，但是实际的直方图是离散的，往往十分粗糙、参差不齐，特别是当有噪声干扰时，有可能形成多个谷底。从而难以用既定的算法，实现对不同类型图像直方图谷底的搜索。通常采用低通滤波的方法平滑直方图，但是滤波尺度的选择并不容易。此方法仍然容易受到噪声干扰，对不同类型的图像，表现出不同的分割效果, 往往容易得到假的谷底。 4、最大类间方差法 由Otsu于1978年提出，其计算简单、稳定有效，一直广为使用。从模式识别的角度看，最佳阈值应当产生最佳的目标类与背景类的分离性能，但当图像中目标与背景的大小之比很小时方法失效。 在实际运用中，往往使用以下简化计算公式：（T）＝WA(μa-μ)2 + WB(μb-μ)2 其中，为两类间最大方差，WA 为A类概率，μa为A类平均灰度，WB 为B类概率，μb 为B类平均灰度，μ为图像总体平均灰度。即阈值T将图像分成A,B两部分，使得两类总方差（T）取最大值的T，即为最佳分割阈值。
迭代阈值法上课讲义
迭代阈值法
摘要 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； 目录 3 1 课程设计目的............................................................................................................
2 课程设计要求............................................................................................................ 3 3 3 相关知识.................................................................................................................... 3 3.1 图像分割的概述............................................................................................. 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 (5) 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) 6 4 程设计分析................................................................................................................ 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) 7 5 程序设计.................................................................................................................... 7 5.1 程序简单介绍................................................................................................. 8 5.2 程序代码......................................................................................................... 10 6 结果与分析.............................................................................................................. 11结束语.......................................................................................................................... 12参考文献......................................................................................................................