文章目录

OSTU二值化
自适应阈值
函数实现
- OSTU二值化
- 自适应阈值

图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。

OSTU二值化

大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。

它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景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。

应用：是求图像全局阈值的最佳方法，应用不言而喻，适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。

优点：计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。

缺点：对图像噪声敏感；只能针对单一目标分割；当目标和背景大小比例悬殊、类间方差函数可能呈现双峰或者多峰，这个时候效果不好。

原理非常简单，涉及的知识点就是均值、方差等概念和一些公式推导。为了便于理解，我们从目的入手，反推一下这著名的OTSU算法。

求类间方差：

OTSU算法的假设是存在阈值TH将图像所有像素分为两类C1(小于TH)和C2(大于TH)，则这两类像素各自的均值就为m1、m2，图像全局均值为mG。同时像素被分为C1和C2类的概率分别为p1、p2。因此就有：

根据原文，式（4）还可以进一步变形：

分割：

这个分割就是二值化，OpenCV给了以下几种方式，很简单，可以参考：

自适应阈值

前面介绍了OTSU算法，但这算法属于全局阈值法，所以对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法会显得苍白无力，如下图：

显然，这样的阈值处理结果不是我们想要的，那么就需要一种方法来应对这样的情况。

这种办法就是自适应阈值法(adaptiveThreshold)，它的思想不是计算全局图像的阈值，而是根据图像不同区域亮度分布，计算其局部阈值，所以对于图像不同区域，能够自适应计算不同的阈值，因此被称为自适应阈值法。(其实就是局部阈值法)

如何确定局部阈值呢？可以计算某个邻域(局部)的均值、中值、高斯加权平均(高斯滤波)来确定阈值。值得说明的是：如果用局部的均值作为局部的阈值，就是常说的移动平均法。

函数实现

OSTU二值化

double cv::threshold (   InputArray  src,OutputArray     dst,double  thresh,double   maxval,int      type
)

src — input array (single-channel, 8-bit or 32-bit floating point).
dst — output array of the same size and type as src.
thresh — threshold value.
maxval — maximum value to use with the THRESH_BINARY and THRESH_BINARY_INV
thresholding types.
type — thresholding type

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char* argv[])
{Mat img = imread(argv[1], -1);if (img.empty()){cout <<"Error: Could not load image" <<endl;return 0;}Mat gray;cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);Mat dst;threshold(gray, dst, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);imshow("src", img);imshow("gray", gray);imshow("dst", dst);waitKey(0);return 0;
}

自适应阈值

void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue,int adaptiveMethod,int thresholdType, int blockSize, double C)

src — Source 8-bit single-channel image.
dst — Destination image of the same size and the same type as src.
maxValue — Non-zero value assigned to the pixels for which the condition is satisfied
adaptiveMethod — Adaptive thresholding algorithm to use,参考：cv::AdaptiveThresholdTypes
thresholdType — Thresholding type that must be either THRESH_BINARY or THRESH_BINARY_INV, 可参考：thresholdType blockSize Size of a pixel neighborhood that is used to calculate a threshold value for the pixel: 3, 5, 7, and so on.
C — Constant subtracted from the mean or weighted mean (see the details below). Normally, it is positive but may be zero or negative as well.

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char* argv[])
{Mat img = imread(argv[1], -1);if (img.empty()){cout <<"Error: Could not load image" <<endl;return 0;}Mat gray;cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);Mat dst;cv::adaptiveThreshold(gray,, dst, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv::THRESH_BINARY, 21, 10);;imshow("src", img);imshow("gray", gray);imshow("dst", dst);waitKey(0);return 0;
}

计算机视觉基础-图像处理 Task05 图像分割/二值化相关推荐

计算机视觉基础-图像处理（图像分割/二值化）cpp+python
5.1 简介该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾,图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单.计算量小.性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术.它特别适用 ...
计算机视觉基础-图像处理之图像分割/二值化
阈值分割基本概念二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0(黑色)或者255(白色),也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果,在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255,在二值化后的图像中的 ...
图像处理中的二值化和灰度化
图像的灰度化: 灰度是指只含亮度信息,不含色彩信息的图像.黑白照片就是灰度图,特点是亮度由暗到明,变化是连续的.要表示灰度图,就需要把亮度值进行量化使用灰度图的好处: ① RGB的值都一样. ② 图 ...
OpenCV（基础补充）图像二值化
目录一.基础理论 1.二值图像概念 2.API介绍二.图像二值化(黑白化)步骤: 1.彩图化灰度图 2.灰度图化黑白图(二值化) 3.翻转黑白部分总代码参考资料一.基础理论 1.二值图像概念 ...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】数字图像二值化（附Java、python、matlab、C++和R语言代码实现）
目录前言知识储备图像平滑像素点图像的灰度化灰度处理的方法
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 ...
java生成点阵图_android使用JNI图片转黑白图片实现点阵图（二值化）
[实例简介] 为android提供的二值化jni库,和完整demo,比Java代码的效率高10s! 一个基于jni的图像处理工具包括二值化灰度化膨胀腐蚀等等是android上图像处理的好例 ...
图像处理理论（一）——直方图、二值化、滤波基础
http://antkillerfarm.github.io/ 对比度和亮度 g(i,j)=a×f(i,j)+b g(i,j)=a\times f(i,j)+b 上式中f(i,j)f(i,j)和g(i ...
【计算机视觉】-图像二值化 - 图像分割 -图像卷积
图像卷积:利用2D卷积核去扫图像,主要是为了实现Blur,高斯滤波本质也是通过卷积来实现的,只不过他的卷积核内参数是符合高斯分布的. 图像二值化:图像二值化之后为黑白图像,相当于mask掩模,用于挖出 ...

计算机视觉基础-图像处理 Task05 图像分割/二值化

文章目录

OSTU二值化

自适应阈值

函数实现

OSTU二值化

自适应阈值

计算机视觉基础-图像处理 Task05 图像分割/二值化相关推荐

最新文章

热门文章