常将灰度图像转为二值图像处理
[笔记]图像的二值化,灰度化,滤波,反色的基本原理
![[笔记]图像的二值化,灰度化,滤波,反色的基本原理](https://img.taocdn.com/s3/m/162260af1b37f111f18583d049649b6648d70935.png)
图像的二值化,灰度化,滤波,反色的基本原理一、图像的灰度化处理的基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。
二图像的二值化的基本原理图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲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。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。
为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
c语言 二值化算法
c语言二值化算法C语言二值化算法引言：二值化是一种图像处理技术，将灰度图像转化为黑白图像，即将像素点的灰度值映射为0或255。
它在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域有着广泛的应用。
本文将介绍C语言中常用的二值化算法及其实现原理。
一、二值化算法的原理二值化算法的核心思想是根据像素点的灰度值将其映射为黑或白两种颜色。
通常情况下，我们选择一个阈值，将灰度值大于阈值的像素点设为白色，小于等于阈值的像素点设为黑色。
这样就实现了图像的二值化。
二、全局阈值二值化算法全局阈值二值化算法是最简单、最常用的二值化算法之一。
其基本原理是通过计算图像的平均灰度值或者直方图，选择一个合适的阈值进行二值化。
具体步骤如下：1. 计算图像的平均灰度值或者直方图；2. 根据选择的阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；3. 将二值化后的图像输出。
三、自适应阈值二值化算法全局阈值二值化算法存在一个问题，即当图像的亮度不均匀时，选择一个固定的阈值就会导致一部分像素点被错误地分为黑色或白色。
为了解决这个问题，自适应阈值二值化算法被提出。
自适应阈值二值化算法的基本原理是根据图像的局部特征选择不同的阈值。
具体步骤如下：1. 将图像分割成若干个子区域；2. 对每个子区域计算一个局部阈值；3. 根据局部阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；4. 将二值化后的图像输出。
四、基于Otsu算法的二值化算法Otsu算法是一种自适应阈值二值化算法，其基本原理是通过最大类间方差来选择阈值。
具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图；2. 遍历所有可能的阈值，计算每个阈值对应的类间方差；3. 选择使类间方差最大的阈值作为最终的二值化阈值；4. 根据阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；5. 将二值化后的图像输出。
五、C语言实现二值化算法的示例代码下面是一个使用C语言实现全局阈值二值化算法的示例代码：```c#include <stdio.h>void binaryzation(int threshold, int width, int height, unsigned char *input, unsigned char *output) {for (int i = 0; i < width * height; i++) {if (input[i] > threshold) {output[i] = 255;} else {output[i] = 0;}}}int main() {int threshold = 128; // 阈值int width = 640; // 图像宽度int height = 480; // 图像高度unsigned char input[width * height]; // 输入图像unsigned char output[width * height]; // 输出图像// 读取输入图像的灰度值// 调用二值化函数binaryzation(threshold, width, height, input, output);// 输出二值化后的图像return 0;}```六、总结本文介绍了C语言中常用的二值化算法及其实现原理。
自动阀值方法二值化-概述说明以及解释
自动阀值方法二值化-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数字图像处理领域，二值化是一项基础且重要的技术。
它将灰度图像转换为只有黑和白两种颜色的二值图像，可以用于图像分割、目标检测、字符识别等领域。
传统的二值化方法通常需要手动设定阀值，但这种方法在处理不同类型的图像时往往效果不佳。
为了解决这个问题，自动阀值方法应运而生。
自动阀值方法能够根据图像的特性和内容自动确定最佳的阀值，从而实现更加准确的二值化处理。
本文将介绍自动阀值方法的原理和实现方式，探讨其在二值化技术中的应用，并分析其对二值化技术的影响和未来发展方向。
通过本文的阐述，读者将能够更全面地了解自动阀值方法在数字图像处理中的重要性和价值。
1.2 文章结构本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。
在引言部分，我们将简要介绍本文的背景和目的，引出本文所要讨论的主题。
在正文部分，我们将首先介绍自动阀值方法的基本概念和原理，然后详细阐述二值化的概念及其在图像处理中的重要性，最后探讨自动阀值方法在二值化中的具体应用。
在结论部分，我们将总结自动阀值方法的优势以及对二值化技术的影响，同时展望自动阀值方法在未来的发展趋势。
1.3 目的本文的目的在于探讨自动阀值方法在二值化过程中的应用和优势。
通过深入研究自动阀值方法的原理和特点，我们可以更好地理解其在图像处理领域的作用和意义。
同时，本文还将分析自动阀值方法对二值化技术的影响，并展望其在未来的发展潜力。
通过这些讨论，我们希望读者能够对自动阀值方法有更加全面的认识，以及对其在实际应用中的价值有更深入的了解。
2.正文2.1 自动阀值方法介绍自动阀值方法是一种用于图像处理中的重要技术，其主要目的是根据图像的灰度特性，自动确定一个阈值，将图像转换为二值化图像。
在传统的阈值处理方法中，通常需要手动设置阈值来进行二值化操作，但是这种方法在处理大量图像时效率较低，并且对不同图像的适应性较差。
因此，自动阀值方法的出现极大地提高了二值化处理的效率和准确性。
数字图像处理中的二值化技术研究
数字图像处理中的二值化技术研究数字图像处理是指对数字化的图像进行各种算法处理，以改善图像质量、实现目标应用和进行图像分析等。
其中，二值化技术是数字图像处理中应用最为广泛的技术之一。
本文将从二值化的基本原理、常见算法、优化技术以及应用等方面进行综述。
一、二值化的基本原理二值化是将一幅灰度图像转换成只有两种颜色的图像，常见的是黑白二值图像。
它的目的是将灰度范围较大的图像转换为仅包含两种灰度值的图像，以便进行图像分析和处理。
二值化的基本原理就是根据一定的阈值将像素点的灰度值分为两类，一类是大于等于阈值的像素点，另一类是小于阈值的像素点。
然后将这两类像素点分别用黑色和白色进行表示，从而得到一幅二值图像。
二、常见的二值化算法1.全局阈值法全局阈值法也称为固定阈值法，是最简单、最基本的二值化算法之一。
它的原理是将整幅图像的灰度直方图进行分析，将图像中所有像素的灰度值设置为一个固定的阈值，一般取灰度直方图的平均值或中值。
然后对于灰度值大于等于该值的像素点置为白色，灰度值小于该值的像素点置为黑色。
但这种算法容易受到光照不均匀、噪声较多等因素的影响，产生误判。
2.手动阈值法手动阈值法是根据观察或经验设置阈值，也称为交互式的阈值法。
它适用于像素灰度值分布不均匀，且图像背景和目标差异大的情况。
3.自适应阈值法自适应阈值法是根据图像在局部区域内的灰度值特征进行划分，常见的有局部均值法和Otsu法。
局部均值法是将像素点周围一定大小的区域内的灰度值作为阈值，并将该像素点二值化。
这种算法可以对灰度分布不均匀、光照不均匀等情况适用。
Otsu法是利用图像中目标与背景之间灰度值分布的偏差，自适应地确定一个能够最大程度区分两个类别的阈值。
4.基于形态学的阈值法形态学阈值法基于二值图像形态学操作的方法，能够有效去除噪声和骨骼化等图像处理，并能够保留目标的边界。
它的核心思想是基于图像特征对阈值进行判断，通常是先对图像进行形态学膨胀操作，然后求出局部的最大值，作为阈值进行二值化操作。
图像处理章毓晋课后答案
图像处理章毓晋课后答案一、简答题1. 何为图像处理？图像处理是指对图像进行一系列的算法和操作，以改变图像的特征或产生新的图像。
图像处理广泛应用于计算机视觉、医学成像、遥感、图像识别等领域。
2. 图像处理的基本步骤有哪些？图像处理的基本步骤包括：•图像获取：使用数字摄像机或扫描仪等设备获取图像。
•图像预处理：对原始图像进行一系列的预处理操作，包括噪声去除、图像增强等。
•特征提取：从图像中提取出感兴趣的特征，如边缘、纹理、颜色等。
•图像分析：对提取出的特征进行分析，如目标检测、物体识别等。
•图像编辑：对图像进行编辑，如修剪、调整亮度、对比度等。
•图像重建：将处理后的图像重建为原始图像的形式，如去除噪声后的图像。
3. 请简要介绍图像处理的分类。
图像处理可以分为以下几类：•数字图像处理：使用数字计算机对数字图像进行处理，包括图像的获取、增强、复原等操作。
•模糊图像处理：对模糊图像进行处理，以提高图像的清晰度和质量。
•高动态范围图像处理：对高动态范围图像进行处理，以提高图像的动态范围和细节。
•色彩图像处理：对彩色图像进行处理，包括颜色校正、颜色增强等操作。
•二值图像处理：将灰度图像转换为二值图像，并对二值图像进行处理，如图像分割、轮廓提取等。
•图像压缩和编码：将图像进行压缩和编码，以减小图像文件的存储空间。
4. 请简述图像增强的方法。
图像增强是指通过一系列的处理操作，改善图像的质量和观感。
常见的图像增强方法包括：•灰度变换：通过调整图像的灰度级，以增强图像的对比度和亮度。
•直方图均衡化：通过重新分配图像灰度级的像素值，以使图像的直方图更均匀分布，提高图像的对比度。
•空域滤波：通过应用滤波器对图像进行模糊、锐化、边缘增强等操作，以改善图像的质量。
•频域滤波：通过将图像转换到频域，并应用滤波器对频谱进行处理，然后将图像转换回空域，以实现图像增强。
•彩色图像增强：对彩色图像的亮度、对比度和饱和度进行调整，以改善图像的颜色表现和观感。
浅议数字图像处理中的模拟信号处理
浅议数字图像处理中的模拟信号处理田建华【摘要】数字图像处理是将模拟的图像信号转换成离散的数字信号并利用计算机对其进行处理的过程,其主要目的是对图像信息进行加工处理以满足人的视觉心理和实际应用的要求.与旱期模拟图像相比数字图像处理有再现能力强、处理精度高、适用面宽、灵活度高等优点.主要包括图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割等内容.图像是人类获取和交换信息的主要来源,图像处理的应用领域涉及到人类的方方面面,随着信息时代的来临,数字图像处理将发挥越来越重要的作用.%Digital image processing is to convert analog image signal into discrete digital signal and process them with computer, which contains transformation, enhancement, restoration, compression, segmentation etc., aiming at meeting man's requirements for visual psychology and actual application through processing image information; comparing with early analog image, it has the advantages of great rendering capacity, high processing precision, wide application, high flexibility.Image is the primary sources for human to access and exchange information; image processing had been weaved into human's everyday life.With the advent of the information age, digital image processing will play more and more important role.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2011(030)014【总页数】2页(P191-192)【关键词】数字图像;变换;增强;复原;压缩;分割【作者】田建华【作者单位】菏泽学院远程教育学院,菏泽,274000【正文语种】中文【中图分类】TP39数字图像处理又称计算机图像处理，它是将模拟的图像信号转换成离散的数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，其输入是原始图像，输出则是改善后的图像或者是从图像中提取的一些特征，以提高图像的实用性，从而达到人们所要求的预期效果。
matlab灰度处理二值化处理
Matlab在图像处理领域有着广泛的应用，其中灰度处理和二值化处理是常见的图像处理方法之一。
本文将详细介绍Matlab中的灰度处理和二值化处理的原理和实现方法。
一、灰度处理1. 灰度图像的概念灰度图像是指图像中每个像素的灰度值介于0-255之间的图像。
在灰度图像中，0代表黑色，255代表白色，中间的灰度值代表了不同程度的灰色。
2. 灰度处理的原理灰度处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以通过以下公式实现灰度处理：灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B其中，R、G、B分别代表彩色图像中的红色、绿色和蓝色分量。
通过对每个像素的RGB分量进行加权求和，可以得到对应的灰度值。
3. 灰度处理的实现在Matlab中，可以使用`rgb2gray`函数实现灰度处理。
具体的代码如下：```matlab读取彩色图像rgbImage = imread('example.jpg');灰度处理grayImage = rgb2gray(rgbImage);显示灰度图像imshow(grayImage);```二、二值化处理1. 二值化图像的概念二值化图像是指将灰度图像中的像素值转换为0或255的图像。
在二值化图像中，像素值为0代表黑色，像素值为255代表白色。
2. 二值化处理的原理二值化处理的目的是将灰度图像中的灰度值转换为0或255。
一般可以通过设置一个阈值，将低于阈值的像素值设为0，将高于阈值的像素值设为255。
3. 二值化处理的实现在Matlab中，可以使用`im2bw`函数实现二值化处理。
具体的代码如下：```matlab读取灰度图像grayImage = imread('example_gray.jpg');设置阈值threshold = 128;二值化处理binaryImage = im2bw(grayImage, threshold/255);显示二值化图像imshow(binaryImage);```三、总结本文详细介绍了Matlab中灰度处理和二值化处理的原理和实现方法。
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。
- 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)。
专业术语及表示方法 图像与视觉之间的关系 图像象素间的关系 图像间的运算
专业术语
数字图像与物理图像－数字图像是离散的，物理 图像是连续的函数
数字化－为了适应数字计算机的处理，必须对连续 图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y) 的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度 级量化。经过数字化后的图像称为数字图像(或离 散图像)。
对M×N的取值，主要的依据是取样的约束条 件，也就是在M×N达到满足取样定理的情况 下，重建图像就不会产生失真，否则就会因 取样点数不够而产生所谓混淆失真
数字图像的表示
灰度图像表示
f (0,0) f ()
象素 (pixel)
如果△I不够亮，实验者没有感知上的变化，当△I逐步 增强，感知上发生变化。如果50％的机会感知亮度变化， 则量△I50/I为韦伯率，小的韦伯率表示可区分强度的 小变化，有较好的亮度区分能力；大的韦伯率表示只有 大的强度变化才能区分，有较差的亮度区分能力
马赫带效应
视觉系统有趋 向于过高或过 低估计不同亮 度区域边界值 的现象
(215,169,161) (207,154,146) (226,144,133) (227,151,136) (230,170,154) (231,178,163) (239,195,176) (239,195,176)
二值图像表示
为了减少计算量，常将灰度图像转为二值图像处理。
定义：只有黑白两个灰度级，即象素灰度级非1即0，如 文字图片，其数字图像可用每个象素1bit的矩阵表示 二值图像的特殊表示法：如链码(Freeman码)－ 适合表示直线和曲线组成的二值图像，以及描述 图像的边界轮廓 采用链码节省很多的比特数－规定了链的起 点坐标和链的斜率序列，这样就可以完全描 述曲线和直线
f (0,1) f (0, N 1) f (1,1) f (1, N 1) f ( N 1,1) f ( N 1, N 1)
灰度图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165, 160,164,165,167,175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,
彩色图像表示－彩色图象可以用红、绿、蓝三元组 的二维矩阵来表示。
通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的 基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素 中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表 示
彩色图象(128x128)及其对应的数值矩阵（仅列出一部分(25x31)）
图像噪声－妨碍人们感觉器官对所接收的信息 理解的因素 ，种类很多，如加性噪声、乘性噪 声、白噪声和高斯噪声
采样点和量化级的选取
假定一幅图像取M×N个样点，对样点值进行Q 级 分档取整。那么对 M、N和Q如何取值呢？ 为了存取的方便，Q一般总是取成2的整数次幂 ， 如Q＝2b，b为正整数，通常称为对图像进行b比 特量化。 对b来讲，取值越大，重建图像失真越小
10 人眼的亮度适应范围10 量级 同时亮度适应区间不大， 一般 < 64级
17mm
x/17=15/100 x=2.55mm
亮度适应
假设一个平面如磨砂玻璃一样散光，被1个强度为I且可 以变化的光源从背后照亮，1个照度增量为△I，像短促 闪光一样加在均匀照明的平面上，可使人感到平面中间 像1个圆形亮点，如图所示
(207,137,130) (210,179,172) (217,124,121) (224,137,124) (226,159,142) (231,178,163) (236,187,171) (239,195,176)
(220,179,163) (210,179,172) (226,144,133) (227,151,136) (227,151,136) (231,178,163) (236,187,171) (240,205,187)
对比度－指一幅图像中灰度反差的大小，对比度＝最大亮度/最小亮度
分辨率 －空间分辨率和灰度分辨率 灰度分辨率是指值的单位幅度上包含的灰度级数，即在灰度 级数中可分辨的最小变化。若用8比特来存储一幅数字图像， 其灰度级为256。 空间分辨率是指图像中可辨别的最小细节，采样间隔决定空 间分辨率的主要参数。一般情况下，如果没有必要实际度量 所涉及象素的物理分辨率和在原始场景中分析细节等级时， 通常将图像大小M×N，灰度为L级的数字图像称为空间分辨 率为M×N，灰度级分辨率为L级的图像。
采样－就是图像在空间上的离散化处理，即使空 间上连续变化的图像离散化
量化－经过取样的图像，只是在空间上被离散为 像素（样本）的阵列，而每一个样本灰度值还是 一个有无穷多个取值的连续变化量，必须将其转 化为有限个离散值，赋于不同码字才能真正成为 数字图像，再由数字计算机或其它数字设备进行 处理运算，这样的转化过程称其为量化
1(90o)
3(135o)
2(90o)
1(45o)
2(180o)
0(0o)
4(180o)
0(0o)
3(270o)
5(225o)
6(270o)
7(315o)
八向链码
图像信息的基本知识
图像与视觉之间的关系 图像象素之间联系 图像之间的运算
人眼与亮度视觉
镜头
成像 面
晶状体
15m
视网膜
100m 人眼截面示意图
同时对比度
每个条带内部的亮度 是常数，但仍然有强 烈的边缘效应
亮背景下显得暗、暗 背景下显得亮
它是基于人眼对某个区域感 觉到的亮度并不仅仅依赖于 它的强度
颜色视觉
颜色分解 三基色 R 波长700 nm G 波长546.1 nm B 波长435.8 nm 亮度（Intensity） 色调(Hue) 饱和度(Saturation) 色度