基于vc的数字图像分割——基于阙值的分割方法

图像分割的依据是认为图像中各区域具有不同的特性（比如，灰度，颜色，纹理）。图像分割的目的是将图像划分成若干个具有相近或相同特性的子区域，以便继续在分割成的相关区域中提取目标，并进而根据目标的特征或结构信息对其进行分类和识别，最后再给出对整幅图像分析结果的描述信息。

图像分割的方法有：基于边缘检测的图像分割，基于阙值的分割方法，基于跟踪的图像分割，基于区域的图像分割。

这里我们讨论基于阙值的图像分割，这种方法的核心便是如何取得合适的阙值（本文主要适用于具有双峰形直方图的灰度图像）。在一般的双峰形直方图谷底就是我们要找的阙值，那么如何寻找呢？

这里介绍一种叫做大津算法的方法。

最大类间方差法是由日本学者大津展之于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法，简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像，前景(即目标)和背景的分割阈值记作，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为，其平均灰度；背景像素点数占整幅图像的比例为，其平均灰度为。图像的总平均灰度记为，类间方差记为。假设图像的背景较暗,并且图像的大小为，图像中像素的灰度值小于阈值的像素个数记作，像素灰度大于阈值T的像素个数记作,则有:

　　　　　　　　　　(1)

　　　　　　　　　　(2)

　　　　　　　　　　(3)

　　　　　　　　　　(4)

　　　　　　　　　　 (5)

　　　　　　　　　　(6)

将式(5)代入式(6),得到等价公式:

　　　　　　　　　　(7)

采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值，即为所求。

下面附上我做的一个例子和大津算法略有不同

主要思想为：在一个直方图中从最低灰度级到最高灰度级将每一个灰度级作为阙值计算方差（及上面的g）其中n1,n2,m1,m2分别对应上面的w0,w1,u0,u1只是n1,n2,m1,m2,的计算方法不同。

int DaJin(long hist[256])
{
     int T=0;   //T为寻找的那个阙值
      int i,j;
      int n1=0,n2=0,m1,m2,max=0;
      for(i=0;i<256;i++)
      {
            n1=0;n2=0;
           for(j=1;j<256;j++)
                {
                       if(j<i)
                           n1+=hist[j];
                        if(j>i)
                        n2+=hist[j];
                 }
                  m1=n1/(i+1);
                 m2=n2/(256-i);
                if(max<n1*n2*(m1-m2)*(m1-m2))
               {
                      max=n1*n2*(m1-m2)*(m1-m2);
                       T=i;
               }
}
   return T;
}

原图：

结果图：

基于vc的数字图像分割——基于阙值的分割方法相关推荐

图像分割之基于阙值的分割方法
阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中.因此,该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰 ...
基于ImagePy工具的岩块图像二值化分割研究
看到自己一年前在知乎提的问题了,忍不住回答下. 下面这个是论文录用后修改稿,文末有编辑的评语. 基于ImagePy工具的岩块图像二值化分割研究摘要:在岩块图像分析识别前的预处理工作中,为了平滑岩块 ...
Patchwork++：基于点云的快速、稳健的地面分割方法
文章:Patchwork++: Fast and Robust Ground Segmentation Solving Partial Under-Segmentation Using 3D Poin ...
基于matlab的数字调制,基于MATLAB的多功能数字调制系统信号源仿真
内容简介: 毕业设计基于MATLAB的多功能数字调制系统信号源仿真,共60页,27225字摘要数字通信与模拟通信系统相比有着灵活性.高效性和保密性等突出特点.数字通信系统仿真对于系统分析起着越来 ...
opencv(c++)------图像分割(阙值、自适应阙值、grabCut、floodfill、wathershed)
图像分割图像分割算法分为:基于阙值的分割方法.基于边缘的分割方法.基于区域的分割方法.基于神经网络的分割方法.基于聚类的分割方法5类. 1. 基于阙值的分割方法基于阙值的分割方法实质上是利用图像灰 ...
噪点检测matlab,基于噪点检测的中值滤波图像去噪方法
摘要: 图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节.针对传统中值滤波方法存在的不足,提出一种新的基于噪点检测的自适应中值滤波图像去噪方法.该方法通过自适应地改变滤波窗口的大小,局部检测并判断极值点是否 ...
OpenCV局部阙值分割的自适应阙值算法
前言: 当图片中的照明出现不均匀的情况时,图像的灰度值就会出现灰度值不均匀,如果我们采用全局阙值分割,对所有像素值共用同一个阙值,往往无法得到理想的分割.而局部阙值分割则可以解决这个问题,它所提供的思 ...
一种基于深度卷积神经网络（DCNN）用于于头发和面部皮肤实时分割方法
团队信息摘要现代的语义分割方法通常过于关注模型的准确性,因此引入繁琐的主干,这会带来沉重的计算负担和内存占用.为了解决这个问题,作者提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的高效分割方法,用于头 ...
基于曲率的体素聚类的三维激光雷达点云实时鲁棒分割方法
点云PCL免费知识星球,点云论文速读. 文章:Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds wi ...

基于vc的数字图像分割——基于阙值的分割方法

基于vc的数字图像分割——基于阙值的分割方法相关推荐

最新文章

热门文章