图像的二值化阈值分割示例
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.。
图像分割处理实验报告
一、实验目的：1.学会对图像进行二值化处理和直方图均衡化处理2.进一步了解数字图像处理的知识以及matlab软件的使用3.掌握基本的查资料方法二、实验内容把这幅图像分成同样大小的10幅人脸图片然后分别对第一行5幅人脸图像的第3 第4 第5 第二行5幅人脸图像的第1 第5 进行如下处理：1.进行大津法阈值分割的二值化处理2.进行直方图均衡化处理三、实验具体代码以及结果1.实验代码%clcclearsrc_path='D:\histogram matching.bmp'; %原始图片路径dst_path='D:\picture\'; %分割图片后保存路径mkdir(dst_path);A = imread(src_path); %读入原始图片[m,n,l] = size(A); %获得尺寸for i = 1:2for j = 1:5m_start=1+(i-1)*fix(m/2);m_end=i*fix(m/2);n_start=1+(j-1)*fix(n/5);n_end=j*fix(n/5);AA=A(m_start:m_end,n_start:n_end,:); %将每块读入矩阵imwrite(AA,[dst_path num2str(i) '-' num2str(j) '.jpg'],'jpg'); %保存每块图片endendcd 'D:\pic'x1=imread('1-3.jpg');%%%%%%%%%目标读取图像x2=imread('1-4.jpg');x3=imread('1-5.jpg');x4=imread('2-1.jpg');x5=imread('2-5.jpg');% matlab 自带的自动确定阈值的方法level1=graythresh(x1);level2=graythresh(x2);level3=graythresh(x3);level4=graythresh(x4);level5=graythresh(x5);%用得到的阈值直接对图像进行二值化处理并显示BW1=im2bw(x1,level1);BW2=im2bw(x2,level2);BW3=im2bw(x3,level3);BW4=im2bw(x4,level4);BW5=im2bw(x5,level5);figure(1),imshow(BW1);figure(2),imshow(BW2);figure(3),imshow(BW3);figure(4),imshow(BW4);figure(5),imshow(BW5);%直方图均衡化处理%%%%%%%%%%调用直方图均衡化函数 histeq（）%%%%%均衡化处理后的灰度级直方图分布figure(6),imhist(histeq(rgb2gray(x1))); figure(7),imhist(histeq(rgb2gray(x2))); figure(8),imhist(histeq(rgb2gray(x3))); figure(9),imhist(histeq(rgb2gray(x4))); figure(10),imhist(histeq(rgb2gray(x5)));%%%均衡化处理后的图像%%%%%%figure(11),imshow(histeq(rgb2gray(x1))); figure(12),imshow(histeq(rgb2gray(x2))); figure(13),imshow(histeq(rgb2gray(x3))); figure(14),imshow(histeq(rgb2gray(x4))); figure(15),imshow(histeq(rgb2gray(x5)));。
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.。
opencv otsu’s 二值化(大津阈值分割法
opencv otsu’s 二值化(大津阈值分割法OpenCV 中的 Otsu's 二值化（Otsu's thresholding）是一种常用的图像二值化方法。
该算法的核心思想是，通过分离图像中的前景和背景像素，确定最佳的阈值，使分割结果的类间方差最大化。
在实际应用中，该算法可以用于图像分割、车牌识别、文本识别等领域。
以下是针对该算法的详细步骤。
1. 加载图像首先，我们需要使用 OpenCV 中的 imread() 函数加载需要进行二值化处理的图像。
在加载时，需要指定图像的路径，并使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE 参数将图像转换为灰度图像。
2. 阈值计算在 Otsu's 二值化算法中，需要计算最佳的阈值。
计算方法如下：1）统计图像灰度级数（0-255）中，每个灰度级出现的概率。
2）计算每个灰度级所占比例即概率密度函数：P(i)，i为灰度级，P为概率。
3）设阈值为 T，则可分为两类像素：一类为灰度值小于 T 的像素，另一类为灰度值大于等于 T 的像素。
4）计算类内方差和类间方差：则a. 类内方差，即前景和背景各自的方差之和，可通过以下公式计算：$$w_0 \sigma_0^2 + w_1 \sigma_1^2 $$其中，w0 和 w1 为前景和背景的权重，即像素点数占整个图像像素点数的比例；$\sigma_0^2$ 和 $\sigma_1^2$ 分别表示前景和背景的方差。
b. 类间方差，即前景和背景之间的方差，可通过以下公式计算：$$w_0w_1(\mu_0 - \mu_1)^2$$其中，$\mu_0$ 和 $\mu_1$ 表示前景和背景的平均灰度值。
5）计算类间方差的最大值，并将对应的灰度级作为最佳阈值。
3. 二值化在确定最佳阈值后，我们可以使用 cv2.threshold() 函数将图像进行二值化处理。
该函数可以将图像中小于阈值的像素点设置为黑色（0），大于等于阈值的像素点设置为白色（255）。
halcon bin_threshold用法原理
halcon bin_threshold用法原理什么是Halcon？Halcon是一种强大的机器视觉开发库，适用于各种视觉应用领域。
它提供了丰富的功能和工具，可以用于图像获取、图像处理、模式识别、嵌入式系统开发等。
其中，bin_threshold是Halcon库中一个非常重要的函数之一，用于二值化图像。
本文将详细介绍bin_threshold的用法和原理。
bin_threshold的用法bin_threshold函数的语法如下：bin_threshold(Image: Image, Bin: Region, T: Numeric, Mode: String,: Width: Numeric, Height: Numeric)参数说明：- Image：输入的灰度图像。
- Bin：输出的二值化区域。
- T：阈值，用于决定是否将像素点分为前景和背景。
- Mode：二值化模式，可选值为：“light”（亮像素为前景），“dark”（暗像素为前景）。
- Width：图像块的宽度，可选参数。
- Height：图像块的高度，可选参数。
bin_threshold函数的原理bin_threshold函数是基于阈值分割的一种图像二值化方法。
图像二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程，即将像素点分为两类：前景和背景。
在bin_threshold函数中，根据输入的阈值T和指定的二值化模式，函数会将图像中灰度值大于或小于阈值的像素点设置为前景或背景。
其中，亮像素为前景或暗像素为前景由模式参数Mode决定。
具体实现过程如下：1. 读取输入的灰度图像Image。
2. 根据输入的阈值T和二值化模式Mode，确定前景和背景的像素值。
3. 对图像中的每个像素点进行遍历：- 如果该像素点的灰度值大于或小于阈值T，则将该像素点设置为前景或背景。
- 否则，将该像素点设置为背景或前景。
4. 将二值化后的图像区域保存为输出Bin。
可选参数Width和Height用于调整图像块的大小。
图像处理技术中的阈值分割与二值化方法
图像处理技术中的阈值分割与二值化方法在图像处理领域中，阈值分割与二值化方法是一种常用且重要的技术。
它们可以将一幅灰度图像分为多个亮度不同的区域，从而提取出我们感兴趣的目标。
阈值分割与二值化方法在很多应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像增强、字符识别等。
本文将详细介绍这两种方法的原理和常见应用。
我们来了解一下阈值分割的原理。
阈值分割是基于图像的灰度值来进行图像分割的一种方法。
它主要通过设置一个阈值，将图像中的像素根据其灰度与阈值的关系划分为两类：亮区域和暗区域。
对于每个像素，如果其灰度值大于阈值，则划分为亮区域，否则划分为暗区域。
这样，我们就可以得到一幅二值图像，其中亮区域的像素值为255（白色），暗区域的像素值为0（黑色）。
阈值分割方法有多种，常见的有全局阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割等。
全局阈值分割是在整幅图像上寻找一个全局的阈值进行分割，适用于图像中目标与背景之间的灰度差异较大的情况。
自适应阈值分割则是根据图像中每个像素周围的灰度值来确定其阈值，适用于图像中目标与背景之间的灰度差异较小的情况。
多阈值分割则是将图像分为多个灰度级别的区域，适用于图像中存在多个目标的情况。
除了阈值分割，二值化方法也是一种常见的图像处理技术。
二值化方法将一幅灰度图像转换为二值图像，即将所有像素的灰度值限定为两种取值：0和255。
这种方法可以将图像的细节信息保留，同时降低图像的复杂度。
常见的二值化方法有全局二值化和局部二值化。
全局二值化方法是通过设定一个全局的灰度阈值，将图像中的像素根据其灰度与阈值的关系划分为两类。
与阈值分割类似，全局二值化也是将灰度值高于阈值的像素设为255（白色），低于阈值的像素设为0（黑色）。
不同之处在于，全局二值化是在灰度图像上进行的操作，而阈值分割可以是在原始彩色图像上进行。
局部二值化方法与全局二值化方法相比，更加适用于灰度变化较大、光照不均匀的图像。
它将图像分成很多个小块，在每个小块上进行局部阈值分割。
二值化状态法求阙值
二值化状态法是一种确定图像二值化阈值的方法，通过迭代的方式来寻找最佳的阈值。
下面是一种基于二值化状态法的求阈值的基本步骤：
1.初始化：首先设定一个初始的阈值T，比如T=0。
2.迭代：根据阈值T将图像分割为两个区域，并计算这两个区域的
像素数量N1和N2。
然后根据当前的阈值和两个区域的像素数量，计算新的阈值T'。
T' = (N1 + T) / (N1 + N2 + T)
3.判断：如果新计算的阈值T'与原阈值T的差小于某个预设的阈值
（比如0.01），或者迭代次数达到预设的上限，则停止迭代；否则，将新的阈值T'作为下一次迭代的阈值。
4.输出：最终得到的阈值即为最佳的二值化阈值。
注意，这种基于二值化状态法的求阈值方法可能并不适用于所有的图像，具体效果可能会受到图像的内容、噪声、光照等因素的影响。
在实际应用中，可能需要结合其他的方法或者对算法进行一些调整，以达到更好的效果。
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。
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图像阈值化处理的变换函数表达式为
255 g ( x, y) 0 f ( x, y) T f ( x, y) T
两种变换曲线
图像的二值化阈值分割示例
（a）原图像
（b）图像直方图
（c）分割阈值T=90
（d）分割阈值T=130
（e）分割阈值T=180
在图像的阈值化处理过程中，选用不同 的阈值其处理结果差异很大。 阈值过大，会提取多余的部分；而阈值过 小，又会丢失所需的部分。 因此，阈值的选取非常重要。
具体实现的方法是先做出图像的灰度直 方图，若只出现背景和目标物两区域部分所 对应的直方图呈双峰且有明显的谷底，则可 以将谷底点所对应的灰度值作为阈值t，然后 根据该阈值进行分割就可以将目标从图像中 分割出来。 这种方法适用于目标和背景的灰度差较 大，直方图有明显谷底的情况。
直方图的双峰与阈值
直方图阈值双峰法实例
第7章 图像分割
7.1 7.2 7.3 7.4 7.5
图像分割 基于阈值选取的图像分割方法 基于区域的图像分割方法 基于边缘检测的图像分割 Hough变换检测法
学习目标
• • • • • 了解图像分割的类别和作用 掌握基于阈值选取的图像分割方法 掌握基于区域的图像分割方法 掌握基于边缘检测的图像分割方法 了解Hough变换检测法
——细菌检测
图像分割示例
——印刷缺陷检测
图像分割示例
——印刷缺陷检测
局部放大图
检测结果
图像分割的难点
• 从前面的例子可以看到，图像分割是比较困难 的。原因是画面中的场景通常是复杂的，要找
出两个模式特征的差异，并且可以对该差异进
行数学描述都是比较难的。
图像分割 把图像空间按照一定的要求分成一些 “有意义”的区域的技术叫图像分割。 例 如： （1）要确定航空照片中的森林、耕地、城市 区域等，首先需要将这些部分在图像上分 割出来。 （2）要辨认文件中的个别文字，也需先将这 些文字分选出来。
7.2 基于阈值选取的图像分割方法
若图像中目标和背景具有不同的灰度集 合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个 灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。 这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像 中分割出目标区域与背景区域，这种方法称 为灰度阈值分割方法。
设图像为f (x, y) ，其灰度级范围是[0，L-1]，在 0和L-1之间选择一个合适的灰度阈值T，则图像分 割方法可描述为：
I=imread(‘blood.bmp’); %读入灰度图像并显示 imshow(I); figure;imhist(I); %显示灰度图像直方图 Inew=im2bw(I,140/255); %图像二值化，根据 140/255确定的阈值，划分目标与背景 figure;imshow(Inew);
双峰法比较简单，在可能情况下常常作 为首选的阈值确定方法，但是图像的灰度直 方图的形状随着对象、图像输入系统、输入 环境等因素的不同而千差万别，当出现波峰 间的波谷平坦、各区域直方图的波形重叠等 情况时，用直方图阈值法难以确定阈值，必 须寻求其他方法来选择适宜的阈值。
灰度图像二值化实例
2．灰度图像多区域阈值分割
图像中的区域（n=4）
在各区域的灰度差异设置n个阈值，并进行如 下分割处理：
g0 g 1 g (i, j ) g n 1 gn
f (i, j ) T0 T0 f (i, j ) T1 Tn 2 f (i, j ) Tn 1 f (i, j ) Tn 1
1 g ( x, y) 0
f ( x, y) T f ( x, y) T
这样得到的g (x, y)是一幅二值图像。
7.2.1 灰度阈值分割
1．阈值分割原理
常用的图像分割方法是把图像灰度分成不同的 等级，然后用设置灰度门限(阈值)的方法确定有意义 的区域或分割物体的边界。 常用的阈值化处理就是图像的二值化处理，即 选择一个阈值，将图像转换为黑白二值图像，用于 图像分割及边缘跟踪等预处理。
图像中各点经上述灰度阈值法处理后，各个有 意义区域就从图像背景中分离出来。
含有多目标图像的直方图
7.2.2 直方图阈值
1．直方图阈值的双峰法
当灰度图像中画面比较简单且对象物的灰度 分布比较有规律，背景和对象物在图像的灰度直 方图上各自形成一个波峰，由于每两个波峰间形 成一个低谷，因而选择双峰间低谷处所对应的灰 度值为阈值，可将两个区域分离。 把这种通过选取直方图阈值来分割目标和背 景的方法称为直方图阈值双峰法。
（3）要识别和标定细胞的显微照片中的染色 体，需要用图像分割技术。 一幅图像通常是由代表物体的图案与背 景组成，简称物体与背景。若想从一幅图像 中“提取”物体，可以设法用专门的方法标 出属于该物体的点，如把物体上的点标为 “1”，而把背景点标为“0”，通过分割以 后，可得一幅二值图像。
• 图像分割的应用领域
机器阅读理解 OCR录入 遥感图像自动识别 在线产品检测 医学图像样本统计 医学图像测量 图像编码 图像配准的预处理
图像分割的意义 是把图像分成若干个有意义区域所依据的特性可以是像素 的灰度值、颜色或多谱特性、空间特性和 纹理特性等。
7.1 图像分割
图像分割的目的
图像分割是指通过某种方法，使得画面场景
被分为“目标物”及“非目标物”两类,即将图像
的像素变换为黑、白两种。
因为结果图像为二值图像，所以通常又称图
像分割为图像的二值化处理。
图像分割示例
图像分割示例
——条码的二值化
局 部 放 大
图像分割示例
——肾小球区域的提取
?
图像分割示例
• 图像分割方法分类： 大致可以分为基于边缘检测的方法和基于区 域生成的方法。 第一类为找出图像的边缘信息，首先检出局 部特性的不连续性，再将它们连成边界，这些边 界把图像分成不同的区域，从而分割出各个区域， 常用边缘检测方法有基于边缘检测的图像分割、 基于阈值选取的图像分割；
第二类为基于区域生成的方法，是将像素分 成不同的区域，根据相应的区域特性在图像中找 出与其相似的部分并进行处理，常用的方法有区 域生长、分裂-合并分割方法。 以上这两类方法互为对偶，相辅相成，有时 还要将它们结合起来，以得到更好的分割效果。