迭代阈值分割
基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ａｓ ３ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｎ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ，
Ｊ ｕ Ｉ Ｌ，２ ０ １ ３
文章编号 ： １ ０ ０ ０ —２ ３ ７ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ —０ ２ ５ ２— ０ ６
基 于 灰 度迭 代 阈值 的高 分 辨 率影 像 分 割研 究
谢 凯 ， 王新 生
（ １ ． 湖北大学资源环境学院 ， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ６ ２ ； ２ ． ０ ０ ６ ２ ） 摘要 图像分割技术 为遥感 图像解译 和分类 的一种重要方法 ， 目前 主要 应用在中分 辨率影像 中， 由于高分辨 率影 像
ＸＩ Ｅ Ｋａ ｉ ， Ｗ ＡＮＧ Ｘｉ ｎｓ ｈｅ ｎ ｇ
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｒｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ， Ｈｕ ｂ ｅ ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｗｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ６ ２， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；
ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ，ｗｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｓ ｕ ｐ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｉ ａ ｇ ｍ ｅ ｓ ｅ ｍ ｅ ｇ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ
基于一阶和二阶亮度矩不变的图像阈值分割的迭代算法
Ｖｏ ． ５． ．３ １３ Ｎｏ
２ ０ ０ ６ ，Ｊ ｎ ． ｕ
基 于 一 阶 和 二 阶 亮 度 矩 不 变 的 图像 阈值 分 割 的迭 代算 法
倪青青 。王 昊２４ ， ，
（ ．上海 电机学院 电子信息学 院，上海 ２０ ４ ； ．上海 电机 学院 电世界杂志社 ，上海 ２０ ２ ； １ ０２０ ２ ０ ０ ０ ３ ．华东理 工大学 信息科学与工程学院 ， 海 ２ ０ ３ ； ．上海交通大学 电子信息与 电气工程学院 ，上海 ２ ０３ ） 上 ０ ２７ ４ ０ ０ ０
文献［ ］中的亮度矩 图像分割方法应用 于图像 ５ 二值 化 中简单 明 了 ， 算量 少 、 于它 用 了三 阶亮 度 计 由 矩 ， 以它 的物理 概 念不 够 明确 ， 没 有充 分 利 用直 所 且 方图的已有 的数据 ， 而增 加了一个方程式使计算 从
的复杂程 度 增 加． 者 在 上 述 亮 度 矩 图 像 分 割 的 基 作 础 上就上 面 的 问题 加 以 改 进 ， 分 利 用 图像 的 直 方 充 图所 包含 的信 息 ， 用 图像 分 割 前 后 保 持 图像 的 一 采
研究生．
维普资讯
上 海 师 范 大 学 学报 （ 自然 科 学 版 ）
２０ ０６年
直方 图是 一种经 常使 用 的图像 灰 度统计 方法 ． Ｉ是一个 ０ ～２５灰度级 的直方 图 的例子 ， 的横 图 ５ 它 坐标 是灰 度级 ， 纵横 坐标 是该 灰度 在 图像 中的像 素数 ． 一般讲 ， 方 图中 出现两 个峰值 ， 直 它们 分别处 于 目 标 的灰度 区 （ 。 ｇ ）和背 景 的灰 度 区 （ ）． 图像 像 素数 越来 越 大 时 ， 理 论上 讲 ， 方 图 可看 成 两 个相 ｇ 当 从 直 交 的高斯 分布 曲线 ． 在这 种情 况下 ， 为 目标 的灰 度 的均值 ， ｇ ｇ。 而 为背 景 的灰 度 的均 值 ． 而两 条 曲线 的 交点 为分 割阈 值 Ｔ的初始 值 ．
基于迭代阀值分割法的植物特征图像处理
基于迭代阀值分割法的植物特征图像处理官飞【摘要】通过构建好的植物分类识别系统,运用图像处理算法中迭代阀值法对植物的特征图像进行分割运算,获取植物属性图像中的个性特征,解决了传统植物识别速度慢、准确率低等问题.【期刊名称】《辽宁科技学院学报》【年(卷),期】2018(020)004【总页数】4页(P17-19,16)【关键词】识别系统;迭代阀值;分割运算【作者】官飞【作者单位】福建林业职业技术学院,福建南平353200【正文语种】中文【中图分类】TP391.41在构建好的植物分类识别系统上，把采集到的植物叶片图像通过FPGA及DSP芯片进行处理，固然在直方图门限选择阀值分割、半阀值选择分割和迭代阀值分割等几种灰度阀值法中对叶片的图像分割方式相通，但针对植物分布及自然环境的复杂性，采用迭代阀值分割不仅能保证分割质量，而且在进行数据对比时对比准确性高。
1 植物叶片图像的采集由于DSP芯片只能针对数字信号进行处理，因此在处理植物叶片图像的时候首先要进行采样处理，把采集到的特征图像离散化，离散后信号变成间断的模拟量，再把这种模拟量进行量化处理，变成连续的数字量，最后把得到的信号送入DSP芯片- TMS320C6416〔1〕进行处理。
数字图像处理的关键就在图像采集步骤，图像采集的系统如图1所示：图1 图像采集系统框图植物叶片图像的每一个像元或像素都利用矩阵函数中的数值体现出来。
图像中的某点(a,b)灰度值或亮度值可以用g(a,b)矩阵函数来表示，以上数字处理过程中有要注意几点。
(1) 由于光强度是一种能量形式，因此矩阵函数g(a,b)的数值必须超过零，但是有上限值。
(2)上述矩阵函数g(a,b)表示了叶片图像中的某点(a,b)的黑白灰度的关系，但是实际采集中获取的叶片图像是彩色的，所以图像每个点的值还需要表示出每一点色彩值的变化，这种变化可以用公式g(a,b,k)来表示，其中k代表波长。
1.1 植物叶片图像采样在进行植物识别之前需要对植物的特征进行提取，在进行特征图像提取的时候，首先要对输入的植物特征进行预处理，这也是树种识别的第一步骤。
阈值分割学习.pptx
o )
P
P1(Z)
E1(Zt)
P2(Z) E2(Zt)
Zt
Z
从前面可以看出，假如：
① 图像的目标物和背景象素灰度级概率呈正态分布，
② 且偏差相等(σ12 = σ22)， ③ 背景和目标物象素总数也相等(θ＝1/2)，
则这个图像的最佳分割阈值就是目标物和背景象素灰度级
两个均值的平均。
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Otsu法是一种使类间方差最大的自动确定阈值的方法，该方法具有 简单、处理速度快的特点。
Otsu法阈值分割的基本思想是：
设图像像素为N，灰度范围为[0，L-1],对应灰度级i的像
素为ni，概率为： pi ni / N
选定阈值T把图像中的像素分成两个灰度级C0和C1，C0由灰度值在
[0，T]之间的像素组成，C1由灰度值在[T+1，L-1]之间的像素组成,由
T
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2.迭代阈值选择
迭代阈值选择方法的基本思想是：
开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按照某种策略不断的改进 这一估计值，直到满足给定的准则为止。 迭代阈值选择方法的步骤：
1. 选择一个初始估计值T（建议初始估计值为图像中最大亮度值和最 小亮度值的中间值）。
2. 使用T分割图像。这会产生两组像素：亮度值≥T的所有像素组成 的G1，亮度值<T的所有像素组成的G2。
灰度分布概率，整个图像的均值为：T
L 1
i pi
i0
C0和C1的均值为：0
T i0
ipi
0
1Байду номын сангаас
L1 ipi
iT 1
1
其中：
T
0 pi i0
L1
迭代阈值法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景迭代阈值法（Iterative Thresholding Method）是一种常用的图像处理技术，广泛应用于图像分割、边缘检测等领域。
该方法通过迭代调整阈值，将图像中的像素分为前景和背景，从而实现图像的分割。
本实验旨在验证迭代阈值法在图像分割中的应用效果，并分析不同参数设置对分割结果的影响。
二、实验目的1. 了解迭代阈值法的基本原理和实现方法。
2. 分析不同参数设置对图像分割结果的影响。
3. 比较迭代阈值法与其他图像分割方法的优缺点。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 图像处理库：OpenCV四、实验步骤1. 数据准备：收集多张不同场景的图像，包括自然场景、医疗图像、遥感图像等。
2. 图像预处理：对图像进行灰度化、滤波等预处理操作，提高图像质量。
3. 迭代阈值法实现：1. 读取预处理后的图像，将其转换为灰度图像。
2. 初始化阈值，可取图像的平均灰度或经验值。
3. 迭代计算前景和背景像素的灰度均值，更新阈值。
4. 根据新的阈值，将图像分割为前景和背景。
5. 重复步骤3和4，直至阈值不再变化或达到预设的迭代次数。
4. 结果分析：1. 对分割结果进行可视化，观察前景和背景的分割效果。
2. 分析不同参数设置对分割结果的影响，如迭代次数、初始阈值等。
3. 比较迭代阈值法与其他图像分割方法的优缺点。
五、实验结果与分析1. 实验结果：1. 自然场景图像分割结果：如图1所示，迭代阈值法能够较好地分割前景和背景，但在复杂场景中，分割效果可能受到噪声和边缘模糊等因素的影响。
2. 医疗图像分割结果：如图2所示，迭代阈值法能够有效地分割器官和组织，但在一些细节部位，分割效果可能不理想。
3. 遥感图像分割结果：如图3所示，迭代阈值法能够较好地分割地表和背景，但在一些复杂地形中，分割效果可能受到遮挡和阴影等因素的影响。
2. 结果分析：1. 迭代次数：迭代次数过多可能导致过度分割，影响分割效果；迭代次数过少可能导致分割不完整。
迭代法阈值分割
迭代法阈值分割
迭代法阈值分割是将图像根据其灰度值划分成两个不同的区域的分割
方法。
该方法基于不同灰度级别的像素点在一定阈值下的分布情况。
迭代
法的过程是：首先将图像的灰度值按照一定方式分类，再计算每个分类的
平均值作为阈值，然后将这个阈值与原来设置的阈值进行比较，如果不相等，则再次分类，直到阈值不再改变，即分割结束。
迭代法阈值分割的步骤如下：
1.设置初始阈值（一般是灰度值的平均值）。
2.将图像的灰度值按照阈值分为两个区域。
3.分别计算两个区域的平均灰度值。
4.将计算出的平均灰度值作为新的阈值，与原来的阈值进行比较。
5.如果两个阈值相同，则分割结束；如果不同，则将新的阈值作为初
始阈值，重新进行分割。
6.重复步骤2至步骤5，直到阈值不再改变，分割结束。
迭代法阈值分割是一种简单的图像分割方法，但是结果可能不够理想，因为它不能处理图像中灰度值分布不均匀的情况，也不能处理图像的噪声。
因此，在实际应用中需要结合其他方法来提高分割效果。
阈值分割方法
阈值分割⽅法
阈值分割⽅法是⼀种利⽤图像的每个像素灰度的不同，选定⼀个或者多个阈值，讲图像分成不同⼏类，每⼀类中的灰度值在⼀个范围之内属于⼀个物体。
这样⼏乎只能处理较为简单的图像，复杂的图像分割效果将不好。
第⼀步选取正确的阈值，第⼆步将图像中的灰度级与这个阈值相⽐较并分类。
选择阈值的⽅法：
⼀利⽤灰度直⽅图：
如果⽬标区域与背景区域的差别⽐较⼤，可以观察图像的灰度直⽅图，会有两个波峰，选择⾕底的灰度级作为阈值，即可以将⽬标区域与背景区域分割出来。
直⽅图只是图像灰度级的⼀个统计，并不⼀定会出现双峰⼀⾕的特性，⽽且双峰也不⼀定就是⽬标和背景，因此这样的⽅法不⼀定可靠。
⼆迭代求阈值：
⾸先选取⼀个估计阈值，可以⽤灰度平均值，然后将图像分为两个⼦图像，再⽤两个新图象的特性来重新计算这个阈值，并且重新分割成两个⼦图像，这样迭代下去直到这个阈值不再发⽣变化。
就确定了最终的阈值。
优缺点也是显⽽易见，太简单。
三⾃适应阈值分割 OSTU最⼤类间⽅差法：
被认为是图像分割中最好的选取阈值的⽅法。
使⽤的是聚类的思想，将图像分为两个灰度级，使得两个部分之间的灰度值差异最⼤，使得同⼀部分之间的灰度值差异最⼩，通过⽅差的计算来寻找⼀个最佳的阈值来⼆值化⼀个图像。
假设图像的背景较暗,并且图像的⼤⼩为M*N,图像中像素的灰度值⼩于阈值的像素个数记作N1,像素灰度⼤于阈值的像素个数记作N2,则有:
采⽤遍历的⽅法得到使类间⽅差最⼤的阈值,即为所求.
代码以后补充。
阈值分割原理
阈值分割原理阈值分割是一种数字图像处理中常用的像素分割方法，其原理主要是基于图像灰度值的统计特性。
其思路是分别统计图像中不同灰度级别的像素个数，通过确定一个灰度值作为阈值，将图像中的像素分成两类，进而实现对图像的分割。
阈值分割的基本原理是通过将图像灰度值分为两个区间，从而将灰度低于或高于阈值的像素分为两类，从而实现图像的二值化处理。
本文将对阈值分割的基本原理、常用的实现方法以及应用进行全面的介绍。
阈值分割的基本原理阈值分割的基本原理是将图像中的像素分为两个部分，一部分为灰度值大于等于阈值的像素，另一部分为灰度值小于阈值的像素。
此时，我们可以将分割出来的灰度值较低的像素赋值为0，灰度值较高的像素赋值为1，从而将其转化为二进制图像。
这种方法通常用于物体检测、图像分割、OCR等领域，其中图像分割是其中应用最为广泛的领域之一。
在将图像进行阈值分割时，需要找到一个合适的阈值。
阈值可以是任何一个位于图像灰度值范围之内的值。
阈值分割方法需要根据具体的场景进行灰度值的筛选，通常可以选择采用迭代法、聚类法、最大间隔法和形态学方法等实现。
1. 迭代法迭代法通常是一种较为常见的方法。
这种方法的基本思路是：先在图像的灰度值范围内随机选取一个阈值，然后对目标二值化图像进行处理，将灰度大于或等于该阈值的像素设为前景像素（白色），将小于该阈值的像素设为背景像素（黑色）。
接着，可以计算出前景和背景的平均灰度值，将其作为新的阈值。
将新阈值作为该算法的输入，重复执行该算法，直到图像中的前景像素和背景像素稳定不变为止。
2. 聚类法聚类法是一种常用的阈值寻找方法。
该方法基于聚类分析的思想，将图像中的像素分为多个簇。
这些簇是按照图像灰度值进行排序的，每个簇的中心都对应一种不同的灰度值。
在这种情况下，我们可以寻找显著区分不同灰度值区间的簇，以确定阈值。
3. 最大间隔法最大间隔法是一种基于统计学原理的方法，它可以有效地找到分离前景像素和背景像素的最佳阈值。