遥感图像的分割与描述
遥感数据的图像分割应用研究
遥感数据的图像分割应用研究遥感技术是一种用来对地球表面信息进行监测和观测的技术手段，因其非接触、广覆盖、高时空分辨率、实时性等特点而在各种地学、环境科学等研究领域得到广泛应用。
而图像分割，作为遥感技术的重要分支，是将遥感图像中的像素点分成不同的区域并确定各区域的边界，以便更好地表征、描述和分析地表物性、地表过程和地表用途等信息。
因此，图像分割在遥感领域具有重要意义。
传统的图像分割方法主要采用基于像素点的分类算法，包括阈值分割、区域生长、聚类和模板匹配等。
这些方法的优点在于简单易懂，易于实现。
但是，这些方法通常需要手动提取特征来确定阈值或者聚类标准，对于不同场景的遥感图像，难以适应和处理，成效相对较差。
而针对这一问题，图像分割领域出现了许多自适应性能更强的方法，如基于颜色空间的分割、基于纹理特征的分割、基于深度神经网络的分割等。
其中，基于颜色空间的分割方法是图像分割领域的一种经典方法。
它是利用颜色相似性来区分不同的物体或场景。
在遥感图像分割中，这种方法往往需要先进行归一化处理，将图像的颜色信息转换为一组标准的三元组，然后才能进行分割。
这种方法尤其适用于对单一物体或场景进行分割，例如对建筑物、森林、水域等进行分割。
但是对于复杂的场景，例如城市中建筑物密集、道路纵横交错、车辆人流繁忙，这种方法的表现相对较差。
因此，另一种更为优秀的方法是基于深度学习的分割方法，如基于卷积神经网络（CNN）或全卷积神经网络（FCN）的分割方法。
这种方法是近年来出现的，相对于传统的方法，它具有更强的自适应性和准确性。
CNN可以直接输入原始图像，自动从像素层面学习特征，并递归聚合特征信息，最终输出分割结果。
在遥感图像分割中，FCN是最常用的方法之一。
它可以实现对遥感图像的全分辨率分割，能够更好地保留图像中的空间信息、纹理信息和形态信息。
而对于多目标分割，FCN可以采用多任务学习的方式，将不同目标分为不同的层级，每一层级进行一个任务进行学习，使得对于遥感图像的复杂场景能够有更好的解决方案。
遥感图像分割技术研究
遥感图像分割技术研究随着科学技术的不断发展，遥感成像技术已经逐步成为重要的地球观测手段之一。
各类遥感卫星的发射，大量遥感卫星图像的获取，使得遥感图像处理成为现代遥感应用的重要组成部分之一。
而遥感图像分割技术，作为遥感图像处理中的核心技术之一，已经成为了理论研究和应用开发的重点之一。
一、遥感图像分割技术简介遥感图像分割是遥感图像处理的一个重要领域，它是指在遥感图像中将一幅整个的图像分成多个部分或者区域的过程。
遥感图像分割技术能够提取出遥感图像中的感兴趣部分和重要信息，实现对遥感图像信息的提取和分析。
遥感图像分割技术需要结合计算机视觉和图像处理的一系列理论方法，实现对多光谱遥感图像、高分辨率遥感图像等多种类型遥感图像的分割和处理。
遥感图像分割技术应用广泛，尤其在城市规划、巨灾评估、森林资源调查等方面得到了较为广泛的应用。
二、遥感图像分割技术的类别与方法1、基于聚类的遥感图像分割技术基于聚类的遥感图像分割技术，是将遥感图像视为一个数据点集合，通过对数据点进行聚类分析实现图像分割。
基于聚类的遥感图像分割技术的核心在于，采用一定的相似度度量方法，计算像素点之间的相似度，然后对图像中的像素进行聚类处理，实现不同区域的划分。
2、基于阈值的遥感图像分割技术基于阈值的遥感图像分割技术是指，通过对遥感图像的灰度值进行划分，将灰度值超过某个特定阈值的像素划分为一个区域，实现图像分割。
基于阈值的遥感图像分割技术一般用于对遥感图像的二值化处理。
3、基于区域生长的遥感图像分割技术基于区域生长的遥感图像分割技术是指，选定一个种子点，通过生长的方式逐渐将邻近的像素点与种子点达到一定的相似性后，划分到同一区域中，最终形成完整的图像分割结果。
4、基于边缘检测的遥感图像分割技术基于边缘检测的遥感图像分割技术则是通过对遥感图像进行边缘检测，分析遥感图像中的边缘信息，进行区域划分和图像分割的过程。
三、遥感图像分割技术应用现状随着遥感技术的不断发展，遥感图像分割技术应用的范围越来越广泛。
图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧探讨
图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧探讨引言：遥感图像处理是遥感技术的重要组成部分，通过对遥感图像进行分析和处理，可以获取地表的空间信息，用于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域。
图像分割技术是遥感图像处理的一项关键技术，它可以将图像按照特定的规则划分成若干个区域，用于环境监测、土地分类、植被分析等任务。
本文将探讨图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧。
一、图像分割技术概述图像分割是将图像划分为不同的区域的过程。
在遥感图像处理中，图像分割可以分为基于区域的分割和基于边缘的分割。
基于区域的分割主要通过计算相邻像素的相似度来划分区域，而基于边缘的分割则着重于提取图像中的边缘特征。
二、基于区域的图像分割技术1. 阈值分割阈值分割是图像处理中最简单、最常用的方法之一。
它通过设定一个或多个阈值来将图像中的像素分成不同的区域。
在遥感图像处理中，可以根据像素的亮度或颜色来设定阈值，对不同的地物进行分割。
2. 区域生长区域生长是一种基于邻域相似性的图像分割方法。
它从一个或多个种子点开始，通过判断邻域像素与种子点像素的相似性来不断扩展区域。
在遥感图像处理中，可以选择特定的地物作为种子点，通过不断生长来分割图像。
3. 参数化聚类参数化聚类是一种将图像转化为特征空间中的聚类问题的方法。
它通过将图像中的像素转化为特征向量，并在特征空间中应用聚类算法来实现图像的分割。
在遥感图像处理中，可以选择适当的特征向量来表示地物的特征，然后应用聚类算法对图像进行分割。
三、基于边缘的图像分割技术1. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的一种方法，它可以提取出图像中的边缘特征。
在遥感图像处理中，可以通过边缘检测算法来提取地物的边界，从而实现图像的分割。
2. 基于图论的分割基于图论的分割方法将图像看作由节点和边构成的图，通过在图上定义能量函数，并通过最小化能量函数来实现图像的分割。
在遥感图像处理中，可以将地物像素看作图的节点，将边缘信息看作图的边，从而实现图像的分割。
基于深度学习的遥感图像分类与分割
基于深度学习的遥感图像分类与分割遥感图像分类与分割是遥感技术在实际应用中的重要领域之一。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感图像分类与分割方法也取得了显著的进展。
本文将介绍基于深度学习的遥感图像分类与分割的概念和方法，并探讨其在遥感图像处理领域的应用前景。
一、概述遥感图像分类与分割是将遥感图像分为不同的类别，并将同类像素聚集成连续的区域的过程。
与传统的遥感图像处理方法相比，基于深度学习的方法具有更高的准确率和鲁棒性。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，可以通过大量的数据进行训练，从而获得更好的图像分类和分割结果。
二、基于深度学习的遥感图像分类方法基于深度学习的遥感图像分类方法主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN可以有效地提取图像的空间特征，通过多层卷积和池化操作，逐渐减小图像的尺寸并增加特征映射的数量，最终得到丰富的特征表示。
RNN则可以对图像中的时序信息进行建模，适用于时间序列的遥感图像分类任务。
在遥感图像分类中，常用的深度学习模型有VGGNet、ResNet和Inception等。
这些模型由于其架构的优势，在图像分类问题上取得了很好的效果。
此外，还可以通过迁移学习的方法，将在大规模自然图像数据集上训练的深度学习模型应用于遥感图像分类任务。
迁移学习可以充分利用已有模型的特征提取能力，减少训练时间和样本数量的需求，同时提高分类准确率。
三、基于深度学习的遥感图像分割方法基于深度学习的遥感图像分割方法主要包括全卷积网络（FCN）、U-Net和SegNet等。
这些方法采用了编码器-解码器结构，可以有效地捕捉图像的空间信息，并生成像素级别的分割结果。
FCN是最早被提出并广泛应用于图像分割的模型之一，它将传统的全连接层替换为卷积层，保留了图像的空间信息。
U-Net模型则在FCN的基础上添加了跳跃连接，可以更好地保留图像的细节信息，适用于小目标的分割任务。
SegNet模型则添加了对应的解码器网络，用于还原图像分辨率。
遥感图像处理—图像分割
实验七图像分割
一.内容
◆利用直方图进行图像分割
◆提取指定颜色的对象
◆去除图片的背景噪声
◆提取AA图像中的水体信息
◆提取线性地物信息
◆图像形态学基本方法
二.目的
利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理
三.实验过程
1.利用直方图进行图像分割
1.1打开图像
图1：原始影像1.2查看直方图，并将RGB拉伸的最小值分别为150，160，150
图2：拉伸后影像
1.3.使用表达式去除天空
表达式：b4*(1-(b1 gt 150)*(b2 gt 160)*(b3 gt 150))
图3：处理对比图
2.彩色图像的分割
2.1提取图像中的兰花
查看直方图，观察各通道上的灰度值差异，确定表达式
导出公式：（b1 gt b2)*(b1 gt b3)
图4：提取及去除兰花示意图
2.2.去除背景噪音，增强图像中的字符信息
表达式：255*(1-((b3 lt 200)and(b2 lt 100) and(b1 lt 100)))。
测绘技术中的遥感图像分割方法
测绘技术中的遥感图像分割方法一、引言遥感是指通过卫星、飞机等遥感平台获取地表信息的技术手段，由于其高效、高精度的特点，已广泛应用于测绘领域。
而图像分割是遥感图像处理中的一项基础任务，其可以将遥感图像分割成不同的区域或目标，为进一步分析和应用提供基础。
本文将介绍测绘技术中常用的几种遥感图像分割方法。
二、基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是最简单直接的一种方法，其基本思想是通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素根据其灰度或颜色值与阈值的大小关系进行分割。
这种方法适用于图像中目标与背景具有较大差异的情况。
然而，在实际应用中，由于图像的复杂性和噪声等因素的存在，简单的阈值设定往往难以达到理想的分割效果。
三、基于区域生长的分割方法基于区域生长的分割方法是一种迭代的方法，其基本思想是从一个或多个种子点开始，通过遍历图像的像素，并根据相邻像素的相似度进行生长，将符合预设条件的像素聚合成一个具有相同属性的区域。
这种方法适用于图像中存在明显的区域边界的情况。
然而，由于区域生长算法的计算量较大且对参数的设定较为敏感，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调试和优化。
四、基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法是一种通过检测图像中目标和背景之间的边缘信息进行分割的方法。
其基本思想是通过应用边缘检测算法，如Canny算子等，提取图像中的边缘信息，并对边缘进行连接或填充，得到闭合的区域作为分割结果。
这种方法适用于图像中存在较为清晰的边缘的情况。
然而，由于边缘检测算法对噪声和图像质量较为敏感，因此在实际应用中需要进行预处理和后处理的优化。
五、基于机器学习的分割方法基于机器学习的分割方法是一种通过训练模型并应用模型对图像进行分割的方法。
其基本思想是首先根据已有的标注数据，训练一个分类器或回归模型，然后将该模型应用于新的图像中，根据像素的特征预测其所属的类别或值，从而实现图像的分割。
这种方法适用于图像中存在复杂的纹理、形状等特征的情况。
遥感影像的分割与识别方法研究
遥感影像的分割与识别方法研究遥感技术作为一种非接触式的对地观测手段，能够快速、高效地获取大量地球表面的信息。
而遥感影像的分割与识别则是从这些海量数据中提取有用信息的关键步骤。
遥感影像的分割，简单来说，就是将影像中的不同地物区域划分开来。
这就好比把一幅复杂的拼图按照不同的图案块分开。
在实际操作中，我们面临着诸多挑战。
首先，遥感影像的分辨率差异较大，从高分辨率的米级到低分辨率的千米级都有。
这就要求我们的分割方法具有对不同分辨率影像的适应性。
其次，地物的光谱特征复杂且多变。
同一种地物在不同的光照、季节等条件下，其光谱表现可能会有所不同。
再者，影像中存在大量的噪声和干扰信息，这会影响分割的准确性。
为了应对这些挑战，研究者们提出了多种分割方法。
基于阈值的分割方法是较为常见的一种。
它通过设定一个或多个阈值，将影像中的像素按照灰度值的大小进行分类。
这种方法简单直观，但对于复杂的影像效果往往不佳。
因为它仅仅依靠灰度值这一单一特征，无法充分考虑地物的空间分布和形状等信息。
区域生长法是另一种常用的分割手段。
它从一些种子点开始，将具有相似特征的邻域像素逐步合并到一个区域中。
这种方法在处理具有均匀特征的区域时效果较好，但对于边界模糊或者复杂的地物区域，可能会出现过度分割或者分割不足的情况。
边缘检测法侧重于寻找影像中地物的边缘。
通过检测灰度值的突变来确定边缘位置。
然而，这种方法容易受到噪声的影响，导致检测到的边缘不准确。
近年来，随着计算机技术的发展，基于机器学习的分割方法逐渐崭露头角。
例如，支持向量机（SVM）、随机森林等方法被应用于遥感影像的分割。
这些方法能够自动学习影像中的特征，从而提高分割的准确性。
但它们通常需要大量的标注样本进行训练，而且计算复杂度较高。
与分割紧密相关的是遥感影像的识别。
识别的目的是确定影像中地物的类别。
传统的基于光谱特征的识别方法，主要利用地物在不同波段的反射率差异来进行分类。
但这种方法对于同谱异物和同物异谱的现象往往难以准确识别。
遥感图像的分割与目标提取方法
遥感图像的分割与目标提取方法近年来，随着科技的飞速发展，遥感图像在各个领域得到了广泛的应用。
然而，遥感图像中的目标提取和分割一直是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一些常用的遥感图像分割和目标提取方法，以及它们的优势和不足之处。
首先，传统的阈值分割方法是最简单和最常见的一种方法。
它基于图像像素的灰度值或颜色等特征进行分割。
然而，由于遥感图像的复杂性，单纯的阈值分割往往无法得到满意的结果。
例如，在大面积的农田中，由于农作物的生长状况不同，颜色和亮度也有所不同，采用单一的阈值就无法准确地提取出农作物的区域。
为了克服传统阈值分割的不足，图像分割中引入了聚类算法。
聚类算法的基本思想是将图像像素根据其特征进行分组。
常用的聚类算法有K均值聚类和谱聚类等。
通过聚类算法，可以将遥感图像中的目标区域与背景区域分开，提高分割的准确性。
然而，聚类算法对于图像噪声和复杂背景的鲁棒性不强，容易引入错误的分割结果。
另一种常见的图像分割方法是基于边缘检测的方法。
边缘检测可以有效地检测图像中的目标边界，从而实现目标的分割。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算子可以通过计算图像像素值的梯度来检测目标边缘。
然而，边缘检测算法对于噪声和纹理等复杂情况的处理效果较差。
此外，边缘检测结果通常是不连续的，需要进一步进行处理才能得到完整的目标区域。
为了克服传统方法的不足，近年来，深度学习方法在图像分割中得到了广泛应用。
深度学习方法通过构建卷积神经网络（CNN）模型，可以自动从训练数据中学习目标的特征表示，并实现精确的分割和目标提取。
例如，U-Net模型是一种常用的用于遥感图像分割的深度学习模型。
它通过将输入图像和输出分割图像进行级联，可以保留更多的低级特征，从而提高分割的准确性。
此外，还有一些基于注意力机制的深度学习模型，可以对目标区域进行重点关注，提高分割的效果。
尽管深度学习方法在遥感图像分割中取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战。
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1 0
当g (i, j)³ H
其他
分 割
▪第三步，用二值图像h(i,j)乘以原图，从而组 成新图h(i,j)f(i,j)，新图便是仅包含景物边界 两侧点的图像，则新图直方图双峰中间的谷 底所对应的灰度，即为所求之阈值。
边缘增强法
这种方法有以下优点：
图
1)在景物和背景所占区域面积差别很大时， 不会造一个灰度级的波峰过高，而另一
割
-1 1
梯
-1
度
算
1
子
模
版
特点：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感， 无法抑止噪声的影响。
拉普拉斯边缘检测
边缘点两旁像素的二阶导数异号。据
此，对数字图像的每个像素计算关于
图
行和列的二阶偏导数之和▽2f(i,j)
像
分
? 2 f (i, j) f (i + 1, j)+ f (i - 1, j)+ f (i, j + 1) 割
x= - b 2a
其所对应的灰度值即可作为阈值。
缺点：会受到噪音的干扰，极小值不是预期的
阈值，而偏离期望的值；
改进：取两个峰值之间某个固定位置，如中间
图
像 位置上。由于峰值代表的是区域内外的典型值，
一般情况下，比选谷底更可靠，可排除噪音的
干扰
分
割
边缘增强法
基本思想：
图
▪ 如果直方图的各个波峰很高、很窄、对 称，且被很深的波谷分开时，有利于选
? 1 f (i, j) (? x f (i, j))2 (? y f (i, j))2
分
? 2 f (i, j) ? x f (i, j) ? y f (i, j)
割
( )? 3 f (i, j)
max
蜒 x
f
(i,
j)
,
y f (i, j)
其中，绝对相加法和取水平或垂直最大差分值法的计算简单一些。 梯度的大小代表边缘的强度，梯度方向与边缘走向垂直。一阶偏 导采用一阶差分表示：
像 穿出黑区为止；
(3)当由黑区跨进白区时，以后各步向右转，直到
穿出白区为止
分
割 (4)重复(1)~(3)各步，直到环行景物一周后，回到 起始点．则跟踪过的轨迹就是景物的轮廓。
a 起
起点
始
点
在
左
白
黑
上
方
b
起
始
点
在
起点
右 上
方
使用本方法时，有如下两点需要注意：
(1)景物的某些小凸部可能被迂回过去，如图a所 示。为避免出现这种情况，应多选些起始点并
图
像 取不同方向重复进行实验，然后选取相同的轨
迹作为景标的轮廓。
分
割 (2)要防止“爬虫”掉入陷阱，即围绕某一区域重
复跟踪爬行，回不到起点。为避免这种情况发
生，可以使“爬虫”具有某种记忆能力，当发
现其在重复走过的路径时，中断跟踪并重新选
择起始点和跟踪方向。
区域相关分割技术
模板匹配
一个模板可看作由各种权值所构成的。当 模板中n×n个权值具有不同数值时，模板
? x f (i, j) f (i, j)- f (i - 1, j) ? y f (i, j) f (i, j)- f (i, j - 1)
梯度边缘检测
为检测边缘点，选取适当的阈值T，对
梯度图像进行二值化，则有
图
g (x, y)=
ìïïíïïî
1 0
当Grad (x, y)³ T
其他
像 分
这样形成一幅边缘二值图像g(x,y)。
0000
其余作为背景标为0。
0033
0033
2200
图 2 2 0 0
2200
像 2 2 2 0
2220
分 0 0 0 0 割 3 0 0 0
3000
目的：把图像分成一些带有某种专业信
息意义的区域。
图
分割原则：
像
依据各个像元点的灰度不连续性进行分割， 分
称为点相关的分割技术。
割
依据同一区域具有相似的灰度特征和纹理特 征，寻找不同区域的边界，称为区域相关的
q = arctg 轾 犏 犏 臌骣 ççç桫抖抖fx ÷÷÷/骣 ççç桫fy ÷÷÷?
因此，图像函数f(x,y)沿梯度向量方向具有最大变化率， 且变化率的大小为梯度幅度▽f(x,y) 。
梯度边缘检测
梯度边缘检测法可以采用下列三种公式， 它们对检测水平方向或垂直方向上的边缘
图
是一样的，分别是
像
其他
为了得到被阈值T所定义的景物和背景的 图
边缘图像g(x,y)，可用下述关系：
像
分
割
g (x,
y) =
ìïïíïïî
LE LB
若f1(x, y)或f2 (x, y)中的任意一个等于LE
其他
这种灰度取阈法可以有以下各种具体形式。例如，
适当地选择一个阈值后，再将每一像元灰度级和它
进行比较，大于和等于阈值就重新分配以最大灰度 (例如1)，小于阈值就分配以最小灰度(例如0)、这 样处理后就可以得到一个二值图像，并把景物从背
权模板对图像的卷积结果即为这两个向量的内积，它是
C = W T X = w1x1 + 鬃? wn xn + 鬃? wnn xnn
模板匹配
当X为同一个区域，选择具有不同几何特征的
模板结构W1,…, Wk ，则可得到不同的卷积结
图
像 果C1,…,Ck ，对于这些卷积结果来说，只要是
Ci＞Cj (j=1,2,…,k,且i≠j)
像
择阈值。
分
▪ 为了改善直方图的波峰形状，我们只把 割
区域边缘的像素绘入直方图，而不考虑
区域中间的像素。
▪ 用微分算子，处理图像，使图像只剩下 边界中心两边的值。
边缘增强法
选取景物边界两侧点的灰度直方
图的谷底作为阈值，具体实现方法
图
如下：
像
▪ 第一步，对每个像元点进行边缘增强，
分
即
割
g (i, j)=
由于梯度算子和拉普拉斯算子都 对噪声敏感，因此一般在用它们 检测边缘前要先对图像进行平滑。
0
1
0
拉 普
1 -4 1 拉
斯
010算
子
图
像
分
a 原图
割
b 边缘二值图
边缘跟踪
跟踪法并不对图像的每一像元点都独立地 进行计算。在决定每一像元点是否为目标
图
像元点(包括边缘像元点)时，依赖于以前 像
处理过的像元点的信息。它的计算通常分 分
分
割 就可以认为X具有与Wi相类似的结构特征，这
样可以通过模板匹配来判定X中是否有边缘存
在。这种匹配原则也可以用一个阈值T来表达，
即对边缘的判断决定于
C＞T
区域生长
条件已知待分割的区域数目以及在每个区域中已知
某一个像元点(种子点)的位置
图
像 原理是从一个已知像元点开始，逐渐地加上与已知 像元点相似的邻近像元点，从而形成一个区域。这 分 个相似性准则可以是灰度级、彩色、结构、梯度或 割 其它特性。相似性的测度可以由所确定的阈值来确 定。
+ f (i, j - 1)- 4 f (i, j)
它是一个与方向无关的各向同性边缘检测算子。若 只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差时， 一般选择该算子进行检测。采用拉普拉斯算子对图 (a)进行边缘检测的结果如图(b)所示。
拉普拉斯边缘检测
其特点是：各向同性、线性和位 移不变的；对细线和孤立点检测 效果好。但边缘方向信息丢失， 常产生双像素的边缘，对噪声有 双倍加强作用。
图
就具有不同的几何性质。如果把权模板中
像
的各行按首尾相连的规则接连起来，则可 得权向量为
分
W = 轾 臌w1,鬃鬃, wn , wn+1, 鬃, w2n,鬃?, wnn T
割
被权模板所覆盖的图像空间，若按同样规则连贯起来则有图像灰度 向量为
X = 轾 臌x1,鬃鬃, xn , xn+1, 鬃, x2n ,鬃?, xnn T
使A部分尽量包含与背景相关联的灰度级，
而B部分则包含景物的所有灰度级。
为了找出水平方向和垂直方向上的边界。需
要两次扫描图像f(x,y) 。也就是说，在阈值T
确定之后，可按下例步骤执行：
图
像
第一步，对图像f(x,y)中的每一行进
分
行检测，产生的中间图像f1(x,y)的灰
割
度级遵循如下原则：
( ) f1
1 4
éêë
f
(i,
j)-
f (i, j - 1) +
f (i, j)- f (i, j + 1)
+ f (i, j)- f (i - 1, j) + f (i, j)- f (i + 1, j)ùúû
边缘增强法
▪ 第二步，将所得到的梯度图转化为二
值图，即取一阈值H，令
图
像
h(i, j)=
ìïïíïïî
出两个局部极大值以及它们之间的极小值。
设极大点分别为gl和gh，而在它们之间的直方 图的极小值点为gT。
直方图分析法
▪ 可以用参数KT进一步测定直方图双极性的强 弱，从而判断所选阈值gT的有效性：
图 像
分
KT
=
P(gT ) min 轾 臌P(gl ), P(gh )
割
当KT值很小时，说明直方图谷底高和谷底较低的 峰高在数值上相差悬殊，这表明直方图有较强的
图 像
景中显示出来。即
分