图像阈值分割技术研究
基于VC++图像阈值分割与轮廓提取技术研究与实现
基于VC++的图像阈值分割与轮廓提取技术的研究与实现摘要：目前，随着计算机图像处理技术的飞速发展，医学图像分割技术在医疗诊断中的应用也越来越广泛。
本文分析了区域的图像分割算法，提出了结合距离正则化的水平集演化模型的自适应算法，基于vc++6.0软件对人体心脏核磁共振图像进行了仿真实验分析。
关键词：图像分割；医学图像；仿真实验中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 24-0028-031 基于区域的图像分割算法概述1.1 阈值分割算法阈值分割算法具有多种优点，包括简单便捷、性能高效等，对于目标背景与灰度级之间存在明显差异的图像来说，图像分割的效果比较理想。
阈值分割算法的应用首先要对图像进行部分预处理，为后期图像分割提供相关准备。
阈值分割算法在医学图像分割中经常用于身体骨骼、皮肤组织等医学图像。
但是，阈值分割算法也存在部分缺点，如果将阈值分割应用于灰度值差异不够明显，以及图像中噪声分布不均匀的图像中，其效果却不尽理想。
而且，阈值的选取对于医学图像的分割起着决定性作用，因此，阈值的选取也是至关重要的步骤。
1.2 区域生长及分裂合并算法区域生长算法的特点是图像分割步骤简单，经常用于对医学图像中的小部分组织进行图像分割，例如肿瘤分割、伤疤分割等等。
如果将区域生长算法与其他算法结合应用，将会达到事半功倍的分割效果。
区域生长算法的缺点是其对于图像噪声极为敏感，而且需要人工手动得到种子点。
区域分裂合并算法与区域生长算法的理念不尽相同，区域分裂合并算法是通过对图像的不断分裂得到图像的各个区域，这些区域之间具有一定的关联性，各个区域中相邻的部分根据合并准则完成合并。
1.3 分类器及聚类算法分类器包括参数分类器与非参数分类器两种。
典型的非参数分类器有parzen窗、k近邻等；而贝叶斯分类器为参数分类器的典型代表。
分类器的优点较多，包括能够有效降低算法的计算量，也不需要进行迭代运算，从而提高算法效率等等。
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。
基于阈值法的图像分割技术
基于阈值法的图像分割技术阴国富(1．西安电子科技大学陕西西安710071；2．渭南师范学院陕西渭南714000)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。
本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。
1 阈值法图像分割1.1 阈值法的基本原理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，把图像象素点分为若干类。
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f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为：若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即为我们通常所说的图像二值化。
1.2 阈值法图像分割方法分类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。
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和基于区域的阈值法分别进行了研究。
根据阈值法的原理可以将阈值选取技术分为3大类：(1)基于点的全局阈值方法基于点的全局阈值算法与其他几大类方法相比，算法时间复杂度较低，易于实现，适合应用于在线实时图像处理系统。
图像分割 实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体边界信息，但也更加复杂和耗时。
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。
阈值分割的原理与应用
阈值分割的原理与应用1. 概述阈值分割是一种常用的图像分割方法，通过将图像的像素值与事先设定的阈值进行比较，将像素点分为不同的区域，从而达到图像分割的目的。
本文将介绍阈值分割的原理，并讨论其在不同领域的应用。
2. 阈值分割的原理阈值分割的原理比较简单，主要分为以下几个步骤：2.1 图像灰度化在进行阈值分割之前，首先需要将彩色图像转化为灰度图像。
通过对彩色图像的每个像素点的RGB值进行加权平均，可以得到相应的灰度值。
2.2 确定阈值在阈值分割中，最关键的一步是确定阈值。
根据图像的特点以及应用需求，可以采用不同的方法来选择阈值。
常见的方法有全局阈值法、自适应阈值法、Otsu 方法等。
2.3 分割图像根据确定的阈值，将图像中的像素点分为两类：一类是大于阈值的像素点，另一类是小于等于阈值的像素点。
根据应用的需求，可以将分割后的像素点设为黑色或白色。
3. 阈值分割的应用阈值分割在图像处理领域有广泛的应用，下面将介绍一些常见的应用场景。
3.1 文字识别阈值分割可以用于文字识别中，通过将图像中的文字与背景分离，可以提高文字识别的准确率。
在文字识别中，可以根据文字与背景的灰度差异来确定阈值，然后将文字与背景进行分割。
3.2 图像增强阈值分割可以用于图像增强中，通过将图像的主要目标与背景分割开来，可以突出图像的主要内容。
在图像增强中，可以根据像素点与周围像素点的灰度差异来确定阈值，然后将目标与背景进行分割。
3.3 目标检测阈值分割可以用于目标检测中，通过将目标与背景分离，可以提高目标检测的准确率。
在目标检测中，可以根据目标的灰度与周围像素点的灰度差异来确定阈值，然后将目标与背景进行分割。
3.4 医学图像分析阈值分割在医学图像分析中也有广泛的应用。
例如，可以通过将肿瘤与正常组织分割开来，来进行肿瘤的定位与分析。
4. 总结阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法，通过将图像的像素值与事先设定的阈值进行比较，可以将图像中的目标与背景分离。
图像阈值分割技术原理和比较讲解
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)1.概述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，而在不同区域间表现出明显的不同[37]．简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。
图像分割阈值选取方法的研究
关键词 ：全 自动编 带机 ；方 向检 测 ；阈值 ；直方 图
一
、
峰间 的谷 比较 宽广 而平 坦 以及 单
峰直方 图的情况 。故此 阈值选取方 法使用 的不是很 广泛 。
值不 是很准 确 。 ２ ． ３ 最 大类 间 方差 法 。最 大类 间 方差 法 的基 本 原理 是 ：
下 ：设原始灰度图像为 ，Ｙ ） ，以一定的准则在 ｘ ， ｙ ） 中找
出一个 灰度 值 ０ 作 为 阈值 ，将 图像分 割 为两 部分 ，则 分 割后 的二 值化 图像 ， ） 为：
ＡＣ ＡＤ Ｅ ＭＩ Ｃ Ｒ Ｅ Ｓ Ｅ Ａ ＲＣ Ｈ 学术研 究
国像分割阈值选取方法的研究
◆ 拜颖乾
摘 要 ：对常见 的几种 阈值 选取 方法进行 了理论 分析与 比较 ，并以基 于全 自 动 编带机 对５ ０ ５ ０ 型六 角正面发光 贴 片Ｌ Ｅ Ｄ 编 带过程 中的方 向检 测 算法研 究为 背景 ，从 实验 角度 对 直方 图双峰 法 、迭代 阈
法 ，某 种 阈值选 取方 法 只 能适 应 于 某 一类 图像 ，而 对其 他
Ｎ ＝＞’ Ｎ
第ｉ 级 出现 的概率 为 ：
｜ ：
（ ２ ）
图像 分割 效果 并不 理想 ［ ２ 】 。在 检Ｎ ５ ｏ ５ ｏ 型六 角 正面 发光贴 片 Ｌ Ｅ Ｄ 方 向的算 法研 究 中 ，本 文分别 从 直方 图双峰法 、迭 代 阈 值分 割法 及最 大类 间方差 法三 种方法 出发 ，分析 比较 了这 ｊ
基 于 全 自动 编带 机 对 ５ ０ ５ ０ 型 六 角 正面 发 光 贴 片Ｌ Ｅ Ｄ编
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图像阈值分割技术研究
一、 研究目的
图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准，图像阈值分割即是其中的一种方法。
阈值分割技术因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域，在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。
二、 研究思路
阈值分割图像的基本原理描述如下：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。
即：()()()⎩
⎨⎧≥<=.,1.
,0,T y x I T y x I j i B
三、 研究内容
（一）原理研究
图像阈值分割的方法有很多，在这里就其中三种方法进行研究，迭代法，
OUTS 法，以及双峰法。
方法一：迭代法 方法原理：
开始时候选择一个阈值作为初始估计值，然后按着某种策略不断得改进这个估计值，直到满足给定的准则为止。
（1） 求出图像最大灰度值Max 和最小灰度值Min ，初始阈值估计值
T 0.=(Max+Min)*0.5.
（2） 用T 0将图像分割为目标和前景。
图像分成两组像素：Z 1由所有灰度值大
于或等于T 0的像素组成，而Z 0由所有灰度值小于T 0的像素组成。
（3） 分别求出两者区域中的所有像素计算平均灰度值a 1和a 2。
（4） 计算新的阈值T1=(a 1+a 2)*0.5.
（5） 如果|T i+1-T i |<0.5，则退出循环，T i+1即为所求阈值；否则，将T i+1复制给
T i ，重复（2）~（5）。
源程序：
分割效果：
方法二：OTSU 法 方法原理 OTUS 又称：最大类间法，该算法是在使类间方差最大的自动确定阈值的方法，
是在判决分析最小二乘法原理的基础上推到得出的，其算法比较简单，是一种方便可行的阈值选取方法。
设原始灰度图像灰度级范围为[0,L],灰度级为i 的像素点数为n i ，则图像的全部像素数为：
n n n L o N 11......-+++=
11
=∑-=L i i
P
把图像中的像素按灰度值用阈值t 分成两类C 0和C 1，由灰度值在[0,t]之间的像素组成，由灰度值在[t+1,L-1]之间的像素组成，对于灰度分布概率，整幅图的均值为
u t ∑-==1
0L i i P i
因此，C 0和C 1的均值为：
()()
()()
t w t t w T
t i i
o i o
i
w ip ip
--==
==∑∑+==1t 1
-L 1
1
1t
μμμμμ
其中
()
)
(1)()(1
1
1
1
t w t w L t i i
r
t
i i
r
o
p
C P w p C P w -======∑∑-+==
上面三式可得
u t= w 0u 0+ w 1u 1 类间方差定义为：
))()(σ
1(002
1021202
μμμμμμo T T w w w w B
---=+=
让t 在[0,L-1]范围一次取值，使类间方差最大的他值即为OUTS 法的最佳阈值。
MATLAB 工具箱提供的graythresh
函数求取阈值。
源程序：
分割效果：
方法三：双峰法
方法原理：
双峰法是一种简单的阈值分割方法。
双峰法先将原图转为灰度图，然后将
与灰度i的二维关灰度图转为灰度直方图，灰度直方图就是灰度级的像素数n
i
系，它反映了一幅图像上灰度分布的统计特性，在MATLAB中使用函数imhist 来实现。
如果得到的灰度直方图呈现明显的双峰状，则选取双峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值分割。
图像的直方1：
源程序：
分割效果：
（此时C=130）
当将C换值时，可以得到以下两个图像
（此时C=140）
（此时C=120）
由图知当C=130时分割效果最好，可见阈值的选取对双峰法影响很大。
（二）三者的比较研究
原图如下：
分割效果：
由结果可知：迭代法和OTSU法的作用效果相似，设计原理相对于双峰来说要复杂点，但是分割效果比双峰法好些，但是对于有噪音的图片进行分割，OUST法和迭代法相对双峰法的处理效果要差些。
I=imnoise(I,'salt & pepper',0.08); %加椒盐噪声
分割结果：
双峰法原理简单，计算容易，性能稳定，也易于理解。
但是用此方法来分割图像需要一定的图像先验知识。
该方法不适用于直方图中双峰差别很大或者双峰中间谷底比较宽广而平坦的图像，以及单峰直方图的情况。
所以双峰法应用范围比起迭代法和OTSU法小很多，对于图像灰度直方图的双峰和低谷都不明显的，而且两个区域面积也比较难以确定时多采用迭代法和OTSU法。
例如下图处理：
原图如下：
图像直方图2：
此时有直方图趋近于单峰图像，难以找出谷底得出阈值，去此时阈值为C=160可得到分割效果如下：
此时由直方图找出的阈值不准确，再次证明阈值对双峰法影响很大，而对于阈值不明显的图像则不能采用此方法。
四、研究总结
经研究可知迭代法和OTSU法的作用效果相似，都属于自动阈值选择法，设计原理相对于双峰来说要复杂点，并且对有噪音的图片处理不是很好，而且迭代对于图像的细微处或者浅色的线条还没有很好的处分度。
双峰法虽简单，但应用范围小，对于那些峰值不太明显或者目标背景交界处两边像素在灰度值上有差别不是很明显的图像，用双峰法来处理效果就不是很明显了。
相对而言，这三种方法中，OTSU法是一种比较通用的方法。
五、参考文献
杨杰编著数字图像处理及MATLAB实现电子工业出版社
冈萨雷斯编著数字图像处理第二版中文版电子工业出版社
赵春江编著C#数字图像处理算法典型实例人民邮电出版社
张德丰编著数字图像处理（MATLAB版）人民邮电出版社。