niblack二值化分割算法详解
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。
niblack二值化分割算法详解(一)
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.。
不同波长近红外人体血管成像技术研究
不同波长近红外人体血管成像技术研究杨小庆;王年;杨云雷【摘要】Aiming at problem that images collected by the vascular imaging device will inevitably be polluted by themselves or external factors,so it is difficult for the naked eye to distinguish quality of image,propose CLAHE enhancement and NiBlack algorithm processing are carried out on human blood vessel images collected in near infrared light of different wavelengths,and image quality is compared before and after treatment by multiple groups of experiments.The experimental results show that in reflection of near-infrared light,effect of arm blood vessels imageing collect by 940 nm monochromatic light has the best quality,760 nm and 940 nm mixed light compared is the second,effect collected by 760 nm monochromatic light is not ideal.%针对通过研制的血管成像装置采集到的图像不可避免地会受到本身或外界因素的噪声污染,肉眼很难分辨出图像质量的问题,提出了对在不同波长近红外光下采集的人体血管图像进行CLAHE增强和NiBlack算法处理,并通过多组实验对比处理前后图像的质量.实验结果表明:在近红外光反射照射下,940 nm单色光采集的手臂血管成像效果最佳,760 nm和940 nm混合光次之,760 nm单色光采集效果不理想.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2018(037)005【总页数】3页(P58-60)【关键词】血管成像;CLAHE增强;NiBlack算法;混合光【作者】杨小庆;王年;杨云雷【作者单位】安徽大学电子信息工程学院,安徽合肥230601;安徽大学电子信息工程学院,安徽合肥230601;安徽大学电子信息工程学院,安徽合肥230601【正文语种】中文【中图分类】TP301;TP7510 引言人体静脉纹路包含着大量的信息，且每个人的静脉血管结构是不相同的，可以获取丰富的信息。
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。
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基于局部阈值的图像二值化方法，被广泛应用于图像处理领域。
该算法在每个像素点周围的一个局部窗口中计算局部阈值，并根据该阈值将该像素点进行二值化处理。
具体步骤如下：1. 定义一个窗口大小W，取决于图像的分辨率。
通常情况下，窗口大小为奇数。
2. 遍历图像中的每个像素点，将其作为窗口的中心。
3. 在窗口内计算局部阈值T，可以采用不同的计算方法，如平均灰度值、中值灰度值等。
Niblack算法使用的是局部窗口内的平均灰度值作为局部阈值。
4. 将该像素点与局部阈值进行比较，如果像素值大于等于局部阈值，则将其设置为255（白色），否则将其设置为0（黑色）。
5. 重复步骤2-4，直到遍历完整个图像。
Niblack算法的优点是简单且计算速度快，适用于检测具有不规则形状和强度变化的图像。
然而，由于该算法使用局部阈值进行二值化，可能会导致噪声的引入或者边缘丢失的情况。
因此，在应用Niblack算法时需要根据实际情况进行调整和优化。
参考文献：1. Niblack, W. (1986). An introduction to Digital Image Processing. Prentice-Hall.2. Matas, J., Chum, O., Urban, M., & Pajdla, T. (2004). Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions. Image and Vision Computing, 22(10), 761-767.。
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。
一种改进的文本图像二值化方法
一种改进的文本图像二值化方法卜飞宇【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)012【摘要】针对常用的局部阈值方法-Niblack算法中存在的问题，提出了一种改进的文本图像二值化算法。
改进后的Niblack算法对背景灰度不均匀的图像具有良好的适应性，抗噪声能力强，保持笔画连通性好，更适合于文本图像的二值化。
实验证明了该算法的有效性。
%After analyzing the shortcomings of Niblack algorithm, which is one of the commonly used algorithms based on local threshold, this paper proposes an improved binarization algorithm for document image. The improved approach is robust to noise and makes connectivity of stroke better. The experiment results have proved the advantages of the proposed algorithm.【总页数】4页(P2822-2824,2840)【作者】卜飞宇【作者单位】湖南城市学院信息科学与工程学院，湖南益阳413000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种改进的文本图像二值化算法 [J], 张明;夏铭2.一种改进的针对退化文本图像的二值化方法 [J], 樊汝策;王庆;翟正军;赵荣椿3.一种改进的退化文本图像二值化方法 [J], 刘晟桥;牛连强;冯庸;4.一种改进的退化文本图像二值化方法 [J], 刘晟桥;牛连强;冯庸5.一种改进的文本图像二值化算法 [J], 陈丹;张峰;贺贵明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 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)。
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。