niblack二值化分割算法详解(一)
基于MATLAB的医学图像二值化算法的实现
基于MATLAB的医学图像二值化算法的实现作者：肖莹龚自霞高翔宇来源：《电脑知识与技术》2013年第16期摘要：图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。
以一张肺部患病的X线图像作为研究对象，设计MATLAB的GUI界面，通过Otsu法，迭代法，二维最大熵法和Niblack法这四种不同的算法对其进行二值化处理，便于提取图像中的病灶部位。
关键词：图像二值化；GUI界面；Otsu中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）16-3842-03图像二值化是图像分割的基础性方法，在图像分割应用中处于中心地位，而图像分割是图像处理中非常重要的部分，对于灰度图像的二值化的算法实际上解决的就是将灰度图像转换为二值图像，二值化效果的好坏，取决于阈值提取的准确与否。
由于图像种类各异，大大增加了阈值选取的难度。
阈值是把目标和背景区分开的标尺，选取适当的阈值就是既要尽可能保存图像信息，又要尽可能减少背景和噪声的干扰，这是选择阈值的原则。
对于医学图像来说，它属于数字图像的一类特殊图像，因此，医学图像二值化的原理和数字图像二值化的原理是一样的。
只是有更加特殊的意义，医学图像二值化的目的主要是通过运用适合图像的二值化算法找到一个合适的阈值，将一个具有多个灰度级的灰度图像变为只有0或255两个灰度级的二值图像，从背景中把所需要的目标提取出来，也就是说从图像中把可疑的病灶全部标记出来，这样可以节省医生大量的读片时间，使他们得以把注意力集中在可疑病灶上，从而为正确诊断奠定基础。
1 几种二值化算法的介绍本次操作主要采用以下四种方法对医学图像进行二值化的处理。
1）迭代法：迭代法的基本原理是选择T为一个初始估计值，可以将它取为图像中最大和最小灰度的中间值，使用T阈值分割图像，灰度小于T的像素组成区域S0，灰度大于T的部分为S1，计算S0和S1区域中像素的各自平均灰度值T0和T1，取新的阈值：[TK=12（T0+T1）]，如果与相等或者相差在规定的范围内，或者达到规定迭代次数，则可将作为最终阈值结果，否则重复2到4步的操作，直至满足要求。
二项分割算法
二项分割算法简介二项分割算法（Bin Packing Algorithm）是一种经典的优化算法，用于解决将一组物品放入有限容量的容器中的问题。
其目标是使得所使用的容器数量最少。
在实际应用中，二项分割算法常被用于货物装箱、内存管理、磁盘存储等领域。
通过合理地安排物品的摆放顺序和选择适当的容器，可以有效地提高资源利用率。
算法原理算法步骤1.将待装入的物品按照大小进行排序，从大到小依次编号为1, 2, …, n。
2.创建一个空容器列表，并将第一个物品放入第一个容器。
3.对于每个待装入的物品i（i=2, …, n），从已有的容器列表中选择一个能够容纳该物品且剩余空间最小的容器j。
4.如果找到了满足条件的容器j，则将物品i放入该容器，并更新该容器的剩余空间。
5.如果没有找到满足条件的容器，则创建一个新的容器，并将物品i放入其中。
6.重复步骤3-5，直到所有物品都被装入了容器。
算法特点二项分割算法的主要特点如下：•简单有效：二项分割算法是一种贪心算法，每次都选择当前最优的容器进行装箱，因此具有较高的效率和速度。
•近似最优解：由于问题本身是一个NP-hard问题，没有多项式时间解。
但是二项分割算法可以得到一个近似最优解，即所使用的容器数量接近最少。
•适用性广泛：二项分割算法可以应用于各种装箱问题中，不仅仅局限于物品装箱，还可以用于内存管理、磁盘存储等领域。
算法实现伪代码以下为二项分割算法的简单实现伪代码：def bin_packing(items, capacity):items.sort(reverse=True) # 按照物品大小降序排序containers = [] # 容器列表for item in items:best_container = Nonebest_space = float("inf")for container in containers:if container.space >= item.size and container.space < best_space: best_container = containerbest_space = container.spaceif best_container is not None:best_container.add_item(item)else:new_container = Container(capacity)new_container.add_item(item)containers.append(new_container)return containers示例假设有一组物品，它们的大小分别为[8, 6, 5, 4, 3]，容器的容量为10。
二值化方法
二值化方法二值化是图像处理中一种常用的阈值分割方法。
它可以将图像分割成黑白两种颜色，从而使图像更容易处理，并减少图像的尺寸大小。
换句话说，它是一种将图像转换成只有黑白两种颜色的方法。
二值化被广泛应用于各种图像处理应用程序中，包括图像掩码、模板匹配等。
它可以用于在自然图像中提取特定对象，也可以分离噪声，使图像易于识别。
此外，它还可以用于更高级的图像处理应用，如视觉检测和人脸识别。
二值化常用的方法有多种，比如自适应阈值法、最大类间方差法、最小阈值法等。
其中自适应阈值法是一种简单易行的方法，其核心是在每一个像素的领域内，根据灰度值的大小决定阈值。
它可以在不同的图像中针对不同的区域生成更好的阈值，从而产生更好的二值化结果。
最大类间方差法也称为“大津法”，是一种根据图像的灰度直方图来进行阈值分割的算法。
它从图像中提取灰度直方图，并使用类间方差来计算图像的最佳阈值。
它可以有效地分割图像，从而产生更好的二值化结果。
最小阈值法是一种针对噪声图像的阈值分割方法。
它使用一种特殊的算法来识别噪声，并找出最佳的阈值，使得噪声尽可能少地影响最终的二值化结果。
除了上述常用的阈值分割方法之外，还有一些其他的方法，比如变量凝聚分割、迭代阈值匹配等，可以用于更加精细的二值化处理。
此外，有些二值化算法还可以被应用于无线电信号处理。
二值化是图像处理中一种广泛应用的阈值分割方法，它可以使图像更有效地处理，并减少图像的尺寸大小。
它的主要目的是针对不同的图像种类生成最佳的阈值，以使图像得到最佳的二值化结果。
它也被广泛用于图像掩码、模板匹配等多种应用中，并且还可以被应用于更高级的图像处理应用程序，如视觉检测和人脸识别。
然而，由于它的复杂性，二值化方法仍需要更多的研究和改进，以使其在实际应用中产生更好的效果。
二值化处理的原理及其应用
二值化处理的原理及其应用一、什么是二值化处理二值化处理，也称为二值图像处理，指的是将一副灰度图像转化为只包含两种颜色的图像。
通常情况下，这两种颜色是黑色和白色，也可以是其他两种自定义颜色。
二、二值化处理的原理二值化处理的原理基于图像的灰度分布。
在灰度图像中，每个像素点的灰度值都是介于0（黑色）和255（白色）之间的一个数值。
二值化处理通过设定一个阈值将灰度图像的像素点分为两个类别：低于阈值的像素点被设置为0（黑色），高于阈值的像素点被设置为255（白色）。
常用的二值化处理算法有全局阈值算法、局部阈值算法和自适应阈值算法。
1. 全局阈值算法全局阈值算法是最简单的二值化算法之一。
它假设整个图像的前景和背景的灰度值之间存在一个明显的分界点，通过选取合适的阈值将图像二值化。
常见的全局阈值算法有基于固定阈值的大津算法、基于最大熵的最大类间方差法等。
这些算法通过计算像素灰度值的全局分布，选择一个合适的阈值，以实现二值化处理。
2. 局部阈值算法局部阈值算法考虑到图像不同区域的灰度分布不一致性，采用不同的阈值对图像进行分割。
常用的局部阈值算法有均值阈值法、中值阈值法等。
这些算法通过计算像素周围邻域的平均灰度值或中值，以确定每个像素的二值化阈值。
这样可以更好地适应图像中不同区域的灰度特征，提高二值化效果。
3. 自适应阈值算法自适应阈值算法是对全局阈值算法和局部阈值算法的一种改进。
它根据每个像素的局部特征，自适应地选择阈值。
常见的自适应阈值算法有基于局部均值的局部二值化算法、基于局部方差的局部二值化算法等。
这些算法通过考虑像素周围邻域的灰度统计特征，提高了对不同区域的灰度分布的适应能力。
三、二值化处理的应用二值化处理在图像处理和计算机视觉领域被广泛应用。
以下是几个常见的应用场景：1.文字识别：二值化处理可以将图像中的文字区域与背景区域分开，使得文字更容易提取和识别。
2.边缘检测：二值化处理可以将图像中的边缘区域提取出来，用于图像的边缘检测和轮廓分析。
海洋激光雷达图像处理提取海水深度的方法
〇 引言
1 仪器与数据
机 载 激 光 雷 达 测 深 系 统 的 研 发 开 始 于 20世纪 6 0 年代末期，其中以澳大利亚研制成功的WRELADS-1 为代表，主要进行了激光测深的机理研究，到了 2 0 世 纪 9 0 年 代 瑞 典 研 制 的 HAWE E Y E 系统标志着机载 激 光 雷 达 测 绘 近 海 海 底 地 貌 进 人 实 用 化 【1]。机 载 激 光 雷达集成全球卫星定位系统、惯 性 导 航 系 统 、扫描系 统 和 激 光测距系统，通 过 各 个 子 系 统 得 到 位 置 、姿态 和距离信息来解算地物的空间位置M 。机载海洋激光 雷达在海洋地形测绘中相对于传统的人工测量加船 载 测 量 方 式 ，可 以 克 服 对 于 浅 水 地 区 船 只 无 法 通 行 的 困难，具 有 机 动 性 高 、测 绘 面 积 大 、成本低等优势【3]。 因 此 机 载 海 洋 激 光 雷 达 测 深 在 海 洋 浅 海 深 度 提 取 、海 岸 线 调 查 、军 事 侦 査 等 调 查 具 有 重 要 地 位 [4]。
收稿日期:2021 - 0 5 - 0 6 ; 修订日期:2021 -05-23 基金项目: 国家自然科学基金(41876105);上海市科技创新行动计划（20dzl206502) 作者简介: 黄宜帆，男，硕士生，主要从事激光雷达水下目标探测方面研究。 导师(通讯作者)简介: 贺岩，男，研究员，博士，主要从事机载海洋激光雷达和激光三维成像技术方面的研究。
2. Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
图像二值化算法总结
图像二值化算法总结
回首前尘，尽是可耻的的往事。
每当想起这句话，心里惶惶不可终日，兴趣驱动的学习乐在其中，项目驱动的学习不可不为，压力驱动的学习无疾而终。
抛去胡乱YY的国际风雨，社稷民生，我们终究要扎扎实实的度过人生的每个阶段！
2010年的很长时间都在做图像二值化算法方面的工作，看了一些论文，总结了一些算法，总的来说，在这方面的算法特别多，大致可以分成两类，全局阈值二值化和局部阈值二值化。
下面链接了比较基础的几种方法：
•Otsu二值化算法
•Bernsen二值化算法
•Niblack二值化算法
•基于块分析的二值化算法
•Sauvola算法
•循环阈值算法
在使用这些算法的同时，发挥了一下主观能动性，并由此发了一篇paper[1]。
图像二值化属于图像处理比较基础的内容，经过几十年的发展已经比较成熟，只能作为图像处理这个方向的入门。
如果还想在这个领域出一些成果，可以结合当前比较热的一些技术，比如Wavelete，从滤波的角度进行处理。
参考：
[1] An Adaptive Binarization Method for Camera based Document Image
[2] Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation。
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。
二值化与分段
二值化与分段
二值化和分段是数字图像处理中常用的两种技术，用于处理图像中的灰度信息，将图像转换为黑白（二值）图像或根据灰度级别进行分段。
这两种技术通常用于图像分析、物体检测、边缘检测和特征提取等应用。
1. 二值化（Binarization）：
2. 二值化是将灰度图像转换为黑白图像的过程，其中只有两个值：白色和黑色。
通常，通过设置一个阈值，将图像中的像素灰度值与阈值进行比较，大于阈值的像素被设为白色，小于等于阈值的像素被设为黑色。
这种处理有助于突出图像中的目标物体或特定特征。
3. 分段（Segmentation）：
4. 分段是将图像划分为不同的区域或分段，每个区域内的像素具有相似的属性或特征。
分段的目的是将图像分成具有不同特征的部分，以便进一步的分析或处理。
分段可以基于像素的灰度值、颜色、纹理等特征进行，也可以使用不同的分段算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。
通常，在数字图像处理中，二值化和分段经常一起使用。
首先，可以对图像进行分段以识别不同的对象或区域，然后对每个分段进行二值化以进一步处理或分析。
这两种技术在计算机视觉、医学影像处理、文档识别等领域都有广泛的应用，用于从图像中提取有用信息和特征。
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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.。