图像分割阀值选取方法
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。
图像分割中最佳阈值集的选择与评测
P 对 λi 的偏导数为零，解方程得：
（12）
实验采用两幅 256 色灰度图像，并将本文方法与经典的 基于直方图的阈值化方法（OTSU、最大熵方法）进行比较。 实验硬件环境为 AMD1100 CPU ，256 M 内存。
开发与应用
计算机与信息技术
·19·
c1 = 0, c 2 = 128, c3 = 255 ，实验表明三种方法对Lena图象
λi λi −1
m( E i ) =
k = λi −1
∑ hk ，令
λi
= a ，设原图像 f max ，最小灰度值为 f min 。有
m( Ei ) = ∫ h( x)dx ，由于 n > 2 时不具有分割无关性，我
们使令 ci =
k− f =k
λi + λi −1
2
i
。
P=
∑[(c
i =1 n i
∑ (c
i =1
− g ) 2 m( Ei )
1.4
基于直方图的最佳阈值算法 为使问题进一步简化，令图像的总测度为1。直方图反映
λi + λi −1
2
(与分割阈值相关的值)， n 值分割的最佳阈
则 了图像各灰度比例， 令灰度级 k 的像素点所占比例为 hk ，
值恰好为把源图像灰度范围 n 等份点。 证明：此时直方图看作连续函数 h( x) 不为零的最大灰度值为
g = c1 ∑ hk + c 2
k =0
k = λ +1
∑h
255
k
（9）
P 可以化为：
P= (c1 − g)∑(k )hk + (c2 − g) ∑(k )hk
k ( f − f )dxdy
图像阈值分割及去噪的实现
在去噪过程中，如何平衡去噪效果和细节保留是一大挑战。过度去噪 可能导致图像细节丢失，而保留细节又可能无法有效去除噪声。
计算效率
现有的阈值分割和去噪算法往往计算复杂度较高，难以满足实时处理 的需求。
适应性
对于不同类型的图像（如自然图像、医学图像等），现有的方法可能 无法达到理想的分割和去噪效果。
常用的阈值分割算法有
全局阈值分割、自适应阈值分割、Otsu阈值分割等。
02 去噪技术
去噪的基本概念
01
02
03
去噪
从带噪声的信号中提取出 纯净信号的过程。
噪声
对信号的干扰，通常表现 为图像中的随机像素值变 化。
噪声来源
图像获取、传输过程中可 能引入的随机误差或异常 值。
去噪的原理
滤波
通过数学运算对图像像素 值进行平滑处理，减少噪 声。
阈值分割实例
灰度阈值分割
将灰度图像转换为二值图像，通 过设定一个阈值将像素点分为两 类，通常用于突出图像的边缘或
特定区域。
Otsu阈值法
基于灰度直方图的统计特性，自 动确定最优阈值进行分割，适用 于背景和前景有较大灰度差异的
情况。
自适应阈值分割
根据图像局部的灰度分布动态确 定阈值，能够更好地处理光照不
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图像阈值分割及去噪的实现
contents
目录
• 图像阈值分割 • 去噪技术 • 阈值分割与去噪的结合 • 实例分析 • 结论与展望
01 图像阈值分割
阈值分割的基本概念
01
阈值分割是一种简单有效的图像 分割方法，通过设定一个阈值， 将图像的像素点分为两类或多类 ，从而实现图像的分割。
数字图像处理——阈值分割
BW=im2bw(I,level);
figure
imshow(BW)
%global threshold
for i=1:width
for j=1:height
if(I(i,j) < 80)
BW1(i,j)=0;
else
BW1(i,j)=1;
end
end
end
figure
title('分水岭方法')
Sobel、Prewitt、Roberts等算子的边缘提取算法。
a=imread('d:\skull.png');
bw1=edge(a,'sobel');
bw2=edge(a,'prewitt');
bw3=edge(a,'roberts');
bw4=edge(a,'log');
[x,y]=meshgrid(lims(1):lims(2));
bw1=sqrt((x-center1).^2 + (y-center1).^2) <= radius;
bw2=sqrt((x-center2).^2 + (y-center2).^2) <= radius;
bw=bw1 | bw2;
figure, imshow(bw,'InitialMagnification','fit'), title('二进制图像')
计算机科学与通信工程学院
实验报告
课程
图像处理
实验题目
图像分割
1.引言
图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的特定某一部分感兴趣，他们一般对应着图像中某些特定的区域。为了识别它们，可以把他们从图像中分离提取出来。
几种图像分割阈值选取方法的比较与研究_陈冬岚
几种图像分割阈值选取方法的比较与研究陈冬岚,刘京南,余玲玲(东南大学自动控制系,江苏南京210096)摘要:对几种常用的阈值选取方法进行了理论分析与比较,并以基于面结构光投影法的三维物体形状检测技术研究为背景,从实验角度对类间方差法、一二维最大熵法和模糊阈值分割法等图像阈值分割方法的性能进行了验证。
关键词:图像分割;阈值化;图像直方图;熵中图分类号:T P391172文献标识码:B文章编号:1671-5276(2003)01-0077-04Comparison of Image Segmentation Thresholding MethodCHEN Dong-lan,LIU Jing-nan,YU Ling-ling(Department of Automation,Southeast U niversity,JS Nanjing210096,China)Abstract:In this paper,a theoretic analysis and comparison is made for several thresholding methods in com-mon use.And then,basing on the research of three-dim ensional object shape measurement,ex perimental re-sults are show n to certificate performance of those methods.Key words:image segmentation;thresholding;image histogram;entropy0引言基于面结构光投影法的三维物体形状检测技术中,三角测量法利用了目标物体、投影点和观测点在空间的三角关系,建立反映投影光栅畸变条纹与物体表面形状之间对应关系的数学模型,其流程包括向被测物体投射结构光栅条纹、读入被测物体图像数据、处理并分析读入图像,结合其它测量参数得出三维物体外形数据三大步骤[1]。
Fisher准则设计图像分割阀值
实验三 Fisher 准则设计图像分割阀值一、 实验目的1、掌握依据最大类间方差和最小类内方差准则求解图像分割阀值的方法。
2、了解最大熵值法求解阀值的方法。
二、 实验原理假设图像中出现的最大灰度级为m ，阀值为g ，目标部分灰度均值为mean1，像素数占整个图像比例为w1；背景部分灰度均值为mean2，像素数占整个图像比例为w2。
全图均值为mean=mean1*w1+mean2*w2。
灰度值为i 在整个图像中的比例为pi 。
确定二值化阀值的方法有以下几种:（1） 最大类间方差法（分析判断二值化方法）使得分割后两大类之间的方差最大，公式为2201arg max[1*(1)2*(2)]t m g w mean mean w mean mean ≤≤-=-+-（2） 最小类内方差法使得分离后两大类的类内方差最小1220101arg min[(1)*(2)*]t m i i t m i i t g i mean p i mean p -≤≤-==+=-+-∑∑ （3） 最大熵值法（KSW 熵方法）分割后两类的熵值的和最大，公式为10101arg max[ln ln ]1122tm i i i i t m i i t p p p p g w w w w -≤≤-==+=--∑∑ 三、 实验内容1、读入一副灰度图像使用如下命令分别读入两幅图，并灰度化。
%读入一幅灰度图片img=imread('1.jpg');%读入图片img=rgb2gray(img);%转化为灰度图片imshow(img);title('原图')2、分别根据最大类间方差法、最小类内方差法和最大熵值法确定阀值分割的阀值（1）最大类间方差法确定阀值分割的阀值for t1 = 1:254;g1(t1)=w1*(mean1-mean)*(mean1-mean)+w2*(mean-mean2)*(mean-mean2);%用最大类间方差法确定阀值end[g1max,t10] = max(g1);（2）最小类内方差法确定阀值分割的阀值for t2 = 1:254;for i = 0:t2g2(t2) = g2(t2) + (i-mean1)*(i-mean1)*pi;endfor i = t2+1:254g2(t2) = g2(t2) + (i-mean2)*(i-mean2)*pi;end%用最小类内方差法确定阀值end[g2min,t20] = min(g2);（3）最大熵值法确定阀值分割的阀值for t3 = 1:254for i = 1:t3g3(t3) = g3(t3) - (p(i)/w1(t3))*log(p(i)/w1(t3));endfor i = (t3+1):254g3(t3) = g3(t3) - (p(i)/w2(t3))*log(p(i)/w2(t3));end%用最大熵值法确定阀值end[g3max,t30] = max(g3);3、按照计算的阀值对图像进行分割对于图像1，计算得t10=142 t20=143 t30=255对于图像2，计算得t10=131 t20=119 t30=132 4、显示分割后的图像并保存。
图像处理中的图像分割算法使用方法
图像处理中的图像分割算法使用方法图像分割是图像处理中的重要任务之一，它的目的是将图像划分为多个具有独立语义信息的区域。
图像分割在许多应用领域中都有广泛的应用，例如医学图像分析、计算机视觉、图像识别等。
本文将介绍几种常见的图像分割算法及其使用方法。
一、阈值分割算法阈值分割算法是图像分割中最简单且常用的方法之一。
它基于图像中像素的灰度值，将图像分成多个区域。
该算法的基本思想是，选择一个合适的阈值将图像中低于该阈值的像素设为一个区域，高于该阈值的像素设为另一个区域。
常用的阈值选择方法包括固定阈值选择、动态阈值选择等。
使用方法：1. 预处理：对图像进行灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像。
2. 阈值选择：选择一个合适的阈值将图像分割为两个区域。
可根据图像的直方图进行阈值选择，或者使用试探法确定一个适合的阈值。
3. 区域标记：将低于阈值的像素标记为一个区域，高于阈值的像素标记为另一个区域。
4. 后处理：对分割结果进行后处理，如去除噪声、填补空洞等。
二、基于边缘的分割算法基于边缘的分割算法利用图像中边缘的信息来进行图像分割。
该算法的基本思想是，根据图像中的边缘信息将图像分成多个区域。
常用的基于边缘的分割方法有Canny边缘检测、Sobel边缘检测等。
使用方法：1. 预处理：对图像进行灰度化处理。
2. 边缘检测：利用Canny或Sobel等边缘检测算法提取图像中的边缘信息。
3. 边缘连接：根据提取到的边缘信息进行边缘连接，形成连续的边缘线。
4. 区域生成：根据边缘线来生成图像分割的区域。
5. 后处理：对分割结果进行后处理，如去除噪声、填补空洞等。
三、基于区域的分割算法基于区域的分割算法是将图像划分为多个具有独立语义信息的区域，其基本思想是通过分析像素之间的相似性将相邻像素组合成一个区域。
常用的基于区域的分割方法有均值迭代、区域增长等。
使用方法：1. 预处理：对图像进行灰度化处理。
2. 区域初始化：将图像划分为不同的区域，可按照固定大小进行划分，或根据图像的特征进行划分。
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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。图像分割是图像处理中的重要问题,也是计算机视觉研 究中的一个经典难题。计算机视觉中的图像理解包括目标检测、特征提取和目标识别等,都 依赖于图像分割的质量。尽管研究人员提出了许多分割方法,但是到目前为止还不存在一种 通用的方法,也不存在一个判断分割是否成功的客观标准,因此被认为是计算机视觉中的一个 瓶颈。 阈值法是一种简单有效的图像分割方法,它用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个 部分,认为属于同一个部分的像素是同一个物体。 阈值法的最大特点是计算简单, 在重视运算 效率的应用场合(如用于硬件实现) ,它得到了广泛的应用。阈值法分为全局阈值法和局部阈 值法两种。全局阈值法指利用全局信息( 例如整幅图像的灰度直方图) 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对阈值的选择, 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。
第1页
标准差和先验概率分别为 0 , 1 , 0 , 1 ,P0 ,P1 . 其中
t
（ 0 t）=Байду номын сангаас ipi / P 0 (t )
i 0 l 1
（ 1 t）= ipi / P 1 (t )
i t 1 t i 0 t i 0
0 (t ) { [i 0 (t )]2 pi / pi }1/2
l 1 l 1 i t 1
1 (t ) { [i 1 (t )]2 pi /
i t 1
p}
i
1/ 2
不失一般性可认为目标和背景的灰度分布分得足够开时，应满足
1 0 ( 0 1 ) （5）
式中参数 需根据目标和背景的灰度分布特性确定一般可 2~3 之间取值。 若由某一阈值分割出的两部分其灰度分布的均值和标准差满足这一条件则认为该阈值可将 目标和背景完全分开。相反，若由某一阈值分割出的两部分其均值和标准差不能使式（5） 成立则需对分割出的目标区域进行进一步分割。 随着待分割区域的缩小目标信息所占的比例 增大最终可获得正确的分割结果。
第2页
局部阀值法
在局部阈值法中, 原始图像被分为几个小的子图像, 再对每个子图像分别求出最优分割 阈值。用这种方法分割后的图像在不同子图像的边界处有灰度的不连续分布,因此必须采用 平滑技术来消除灰度的不连续性。
一种自适应阀值选取方法
对小目标图像来说， 由于目标在图像中所占的比例较小， 目标的灰度信息对整幅图像的 贡献很小， 因此利用整幅图像的灰度直方图得到的最佳阈值不能将目标和背景分开。 为了获 得正确的分割阈值， 必须提高目标灰度信息在待分割直方图中所占的比例。 最简单的方法是 将图像划分为均等的子块。在各子图中用最大类间方差法进行分割。 这种方法的缺点是： (1) 当目标被分在不同的子块时分割结果的块状效应很大； (2) 当子块中几乎完全属于背景或目标时违反了准则使用的前提条件很难得到满意的分割 结果。 为此提出一种根据分割出的目标和背景灰度统计量为判断准则，对图像的灰度统计直方 图进行多次分割，以获得最佳阈值的计算模型。 算法原理 假设在图像中目标灰度比背景灰度高， 对原始图像用最大类间方差法进行分割， 得到目 标区域和背景区域， 原始图像灰度直方图中高于阈值的部分可看作是目标区域的灰度统计直 方图。 对于只有目标和背景组成的图像， 其灰度直方图可视为组合背景和目标像素灰度混合分 布的概率密度函数，且通常假定混合分布的两个分量 p(i|0)和 p(i|1)都是正态分布，其均值、