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阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术,原理是把图像象素点分为若干类。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。 展开全文
阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术,原理是把图像象素点分为若干类。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。
信息
基本原理
把图像象素点分为若干类
特    点
简单、计算量小
中文名
阈值分割
实    质
一种基于区域的图像分割技术
阈值分割概述
基本原理是:通过设定不同的特征阈值,把图像像素点分为若干类。常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到的特征。设原始图像为f(x,y),按照一定的准则f(x,y)中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后的图像为:若取:b0=0(黑),b1=1(白),即为我们通常所说的图像二值化。
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  • 基于阈值的图像分割

    万次阅读 2018-05-23 14:46:00
    1. 直方图双峰法(mode 法) Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图双峰法(也称 mode 法) 是典型的全局单阈值分割方法。该方法的基本思想是:假设图像中有明显的目标和背景,则其灰度直方图呈双峰分布,当...

    1. 直方图双峰法(mode 法)

                Prewitt 等人于六十年代中期提出的直方图双峰法(也称 mode 法) 是典型的全局单阈值分割方法。该方法的基本思想是:假设图像中有明显的目标和背景,则其灰度直方图呈双峰分布,当灰度级直方图具有双峰特性时,选取两峰之间的谷对应的灰度级作为阈值。


    上图为灰度直方图

    算法实现:找到第一个峰值和第二个峰值, 再找到第一和第二个峰值之间的谷值,谷值就是那个阀值了。

    2. 固定阈值分割

          确定一个阈值,像素大于这个阈值则为前景,小于这个阈值则为背景。

    3. 半阈值分割

    复制代码
     1 for (int i = 0; i < nWidth; ++i)
     2 {
     3     for (int j = 0; j < nHigh; ++j)
     4     {
     5         if (Image[i][j] >= 阈值)
     6         {
     7             Image[i][j] = 255;
     8         }
     9         else
    10         {
    11             Image[i][j] = 0;
    12         }
    13     }
    14 }
    复制代码

    4. 迭代阈值图像分割

    http://topic.csdn.net/u/20080402/10/d3cb6789-fa60-4758-b232-7a89926f07b9.html

    迭代法是基于逼近的思想,其步骤如下: 

    1. 求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为ZMAX和ZMIN,令初始阈值T0=(ZMAX+ZMIN)/2; 

    2. 根据阈值TK将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值ZO和ZB 

    3. 求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)/2; 

    4. 若TK==TK+1,则所得即为阈值;否则转2,迭代计算。 

    我想问下,ZO和ZB怎么求??

     

    1. 统计图像灰度直方图

    2. 找到最大灰度值ZMAX和最小灰度值ZMIN,并计算T0 =(ZMAX+ZMIN)/2

    3. 计算小于T0的所有灰度的均值ZO和大于T0的所有灰度的均值ZB(用直方图求就可以)。

    例如,你的直方图从10到250有值,则T0 = 260/2 = 130.

    1 ZO = Sum(nHist[i] * i) / Sum(nHist[i]); 10 <= i <= 130
    2 BO = Sum(nHist[i] * i) / Sum(nHist[i]); 131 <= i <= 250


    5. 自适应阈值图像分割

         在许多情况下,物体和背景的对比度在图象中不是各处一样的,这时很难用统一的一个阈值将物体与背景分开。这时可以根据图象的局部特征分别采用不同的阈值进行分割。实际处理时,需要按照具体问题将图象分成若干子区域分别选择阈值,或者动态地根据一定的邻域范围选择每点处的阈值,进行图象分割。

    1). 大津法(OTSU)

    最大类间方差法是由日本学者大津于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2部分。背景和目标之间的类间方差

    越大,说明构成图像的2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2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I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T, 属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g。

     

    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T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有:

    1 ω0 = N0/ M×N        (1)
    2 ω1 = N1/ M×N        (2)
    3 N0 + N1 = M×N       (3)
    4 ω0 + ω1 = 1          (4)
    5 μ= ω0 * μ0 + ω1 * μ1   (5)
    6 g = ω0 (μ0 -μ) ^ 2 + ω1 (μ1 - μ)^2    (6)

    将式(5)代入式(6),得到等价公式:

    1 g = ω0 ω1 (μ0 - μ1) ^ 2    (7)

    采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值T,即为所求。

    Otus算法使用的是聚类的思想,即把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使2个部分的之间的灰度值差异最大,每个部分之内的灰度差异最小的,找到这样的一个灰度级t划分。通过方差的计算实现,即方差最小的值对应的t即是理想的划分。

    http://hi.baidu.com/cwynamespace/blog/item/896ed529955c61f998250a47.html


    2). 均值法

    思想很简单,就是把图像分成m*n块子图,求取每一块子图的灰度均值(就是所有像素灰度值之和除以像素点的数量),这个均值就是阈值了。

    这种方法明显不比大津法好,因为均值法和大津法都是从图像整体来考虑阈值的,但是大津法找了一个类间方差最大值来求出最佳阈值的;这两种方法子图越多应该分割效果会好一点,但效率可能会变慢。

     

    6. 最佳阈值

         阈值的选择需要根据具体问题来确定,一般通过实验来确定。对于给定的图象,可以通过分析直方图的方法确定最佳的阈值,例如当直方图明显呈现双峰情况时,可以选择两个峰值的中点作为最佳阈值。

    所谓最佳阈值就是根据一定的方法(例如双峰法),找出图像中目标与背景的分割最佳阈值就是了。方法多种多样,对不同的图片可以有不同的方法(因为不同的图片有不同的特点)。方法是多种多样的,答案是丰富多彩的。

    转自:http://blog.csdn.net/bagboy_taobao_com/article/details/5645425

    附:OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法(http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/28/ImageSegmentation.html)








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  • 图像处理——常用阈值分割方法及源码

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 20:37:18
    1、Otsu阈值分割 2、自适应阈值分割 3、 最大熵阈值分割法 4、 迭代阈值分割  5、测验   1、Otsu阈值分割  Otsu(大津法或最大类间方差法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,...

    目录

     

    1、Otsu阈值分割

    2、自适应阈值分割

    3、 最大熵阈值分割法

    4、 迭代阈值分割

     5、测验

     

    1、Otsu阈值分割

            Otsu(大津法或最大类间方差法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。 所以可以在二值化的时候采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法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,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

    参考链接:https://www.cnblogs.com/moon1992/p/5092726.html

    opencv调用格式为:threshold(sourceImage, dstImage, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);

    sourceImage:输入图像;

    dstImage:输出图像;

    otsu算法的源码如下:

    Mat OtsuAlgThreshold(Mat &image)
    {
    	if (image.channels() != 1)
    	{
    		cout << "Please input Gray-image!" << endl;
    	}
    	int T = 0; //Otsu算法阈值  
    	double varValue = 0; //类间方差中间值保存
    	double w0 = 0; //前景像素点数所占比例  
    	double w1 = 0; //背景像素点数所占比例  
    	double u0 = 0; //前景平均灰度  
    	double u1 = 0; //背景平均灰度  
    	double Histogram[256] = { 0 }; //灰度直方图,下标是灰度值,保存内容是灰度值对应的像素点总数  
    	uchar *data = image.data;
    
    	double totalNum = image.rows*image.cols; //像素总数
    
    	for (int i = 0; i < image.rows; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < image.cols; j++)
    		{
    			if (image.at<uchar>(i, j) != 0) Histogram[data[i*image.step + j]]++;
    		}
    	}
    	int minpos, maxpos;
    	for (int i = 0; i < 255; i++)
    	{
    		if (Histogram[i] != 0)
    		{
    			minpos = i;
    			break;
    		}
    	}
    	for (int i = 255; i > 0; i--)
    	{
    		if (Histogram[i] != 0)
    		{
    			maxpos = i;
    			break;
    		}
    	}
    
    	for (int i = minpos; i <= maxpos; i++)
    	{
    		//每次遍历之前初始化各变量  
    		w1 = 0;       u1 = 0;       w0 = 0;       u0 = 0;
    		//***********背景各分量值计算**************************  
    		for (int j = 0; j <= i; j++) //背景部分各值计算  
    		{
    			w1 += Histogram[j];   //背景部分像素点总数  
    			u1 += j*Histogram[j]; //背景部分像素总灰度和  
    		}
    		if (w1 == 0) //背景部分像素点数为0时退出  
    		{
    			break;
    		}
    		u1 = u1 / w1; //背景像素平均灰度  
    		w1 = w1 / totalNum; // 背景部分像素点数所占比例
    		//***********背景各分量值计算**************************  
    
    	    //***********前景各分量值计算**************************  
    		for (int k = i + 1; k < 255; k++)
    		{
    			w0 += Histogram[k];  //前景部分像素点总数  
    			u0 += k*Histogram[k]; //前景部分像素总灰度和  
    		}
    		if (w0 == 0) //前景部分像素点数为0时退出  
    		{
    			break;
    		}
    		u0 = u0 / w0; //前景像素平均灰度  
    		w0 = w0 / totalNum; // 前景部分像素点数所占比例  
    		//***********前景各分量值计算**************************  
    
    		//***********类间方差计算******************************  
    		double varValueI = w0*w1*(u1 - u0)*(u1 - u0); //当前类间方差计算  
    		if (varValue < varValueI)
    		{
    			varValue = varValueI;
    			T = i;
    		}
    	}
    	Mat dst;
    	threshold(image, dst, T, 255, CV_THRESH_OTSU);
    	return dst;
    }

    2、自适应阈值分割

    这一部分讲解的是opencv自带的adaptiveThreshold()函数,其算法流程:

             二值化算法是用输入像素的值I与一个值C来比较,根据比较结果确定输出值。

            自适应二值化的每一个像素的比较值C都不同,比较值C由这个像素为中心的一个块范围计算在减去差值delta得到。

            其中,C的常用计算方法有两种:

             a、平均值减去差值delta(使用盒过滤boxfilter,性能会非常不错)

             b、高斯分布加权和减去差值delta (使用高斯滤波GaussionBlur)

    adaptiveThreshold()源码如下:

    void myadaptive(InputArray _src, OutputArray _dst, double maxValue,
    	int method, int type, int blockSize, double delta)
    {
    	Mat src = _src.getMat();
    
    	CV_Assert(src.type() == CV_8UC1);
    	CV_Assert(blockSize % 2 == 1 && blockSize > 1);
    	Size size = src.size();
    
    	_dst.create(size, src.type());
    	Mat dst = _dst.getMat();
    
    	if (maxValue < 0)
    	{
    		dst = Scalar(0);
    		return;
    	}
    
    	Mat mean;
    	if (src.data != dst.data)
    		mean = dst;
    	if (method == ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C)
    	{
    		GaussianBlur(src, mean, Size(blockSize, blockSize), 0, 0, BORDER_REPLICATE);
    	}
    	else if (method == ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C)
    	{
    		boxFilter(src, mean, src.type(), Size(blockSize, blockSize),
    			Point(-1, -1), true, BORDER_REPLICATE);
    	}
    	else
    	{
    		CV_Error(CV_StsBadFlag, "Unknown/unsupported adaptive threshold method");
    	}
    
    	int i, j;
    	uchar imaxval = saturate_cast<uchar>(maxValue);
    	int idelta = type == THRESH_BINARY ? cvCeil(delta) : cvFloor(delta);
    	uchar tab[768];
    
    	if (type == CV_THRESH_BINARY)
    		for (i = 0; i < 768; i++)
    			tab[i] = (uchar)(i - 255 > -idelta ? imaxval : 0);
    	else if (type == CV_THRESH_BINARY_INV)
    		for (i = 0; i < 768; i++)
    			tab[i] = (uchar)(i - 255 <= -idelta ? imaxval : 0);
    	else
    	{
    		CV_Error(CV_StsBadFlag, "Unknown/unsupported threshold type");
    	}
    
    	if (src.isContinuous() && mean.isContinuous() && dst.isContinuous())
    	{
    		size.width *= size.height;
    		size.height = 1;
    	}
    
    	for (i = 0; i < size.height; i++)
    	{
    		const uchar* sdata = src.data + src.step*i;
    		const uchar* mdata = mean.data + mean.step*i;
    		uchar* ddata = dst.data + dst.step*i;
    
    		for (j = 0; j < size.width; j++)
    			// 将[-255, 255] 映射到[0, 510]然后查表
    			ddata[j] = tab[sdata[j] - mdata[j] + 255];
    	}
    }

    3、 最大熵阈值分割法

    参考链接:https://blog.csdn.net/qq_27668313/article/details/77949596

    https://blog.csdn.net/robin__chou/article/details/53931442

    https://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/22760169

    最大熵阈值分割函数源码如下:

    Mat EntropySeg(Mat src)
    {
    	int tbHist[256] = { 0 };
    	int index = 0;
    	double Property = 0.0;
    	double maxEntropy = -1.0;
    	double frontEntropy = 0.0;
    	double backEntropy = 0.0;
    	int TotalPixel = 0;
    	int nCol = src.cols*src.channels();
    	for (int i = 0; i < src.rows; i++)
    	{
    		uchar* pData = src.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < nCol; j++)
    		{
    			++TotalPixel;
    			tbHist[pData[j]] += 1;
    		}
    	}
    
    	for (int i = 0; i < 256; i++)
    	{
    		double backTotal = 0;
    		for (int j = 0; j < i; j++)
    		{
    			backTotal += tbHist[j];
    		}
    
    		for (int j = 0; j < i; j++)
    		{
    			if (tbHist[j] != 0)
    			{
    				Property = tbHist[j] / backTotal;
    				backEntropy += -Property*logf((float)Property);
    			}
    		}
    
    		for (int k = i; k < 256; k++)
    		{
    			if (tbHist[k] != 0)
    			{
    				Property = tbHist[k] / (TotalPixel - backTotal);
    				frontEntropy += -Property * logf((float)Property);
    			}
    		}
    
    		if (frontEntropy + backEntropy > maxEntropy) 
    		{
    			maxEntropy = frontEntropy + backEntropy;
    			index = i;
    		}
    
    		frontEntropy = 0.0;
    		backEntropy = 0.0;
    	}
    
    	Mat dst;
    	threshold(src, dst, index, 255, 0);
    	return dst;
    }

    4、 迭代阈值分割

    通过迭代方法选择阈值, 计算方法如下:

    (1)选择灰度图的平均值作为初始阈值T0 ;

    (2)计算小于等于T0的平均值T1, 和大于T0的平均值T2;

    (3)新的阈值为T = (T1 + T2)/ 2;

    (4)比较T和T0,若相等,则返回T,即为迭代阈值; 否则 T0 = T,重复(1)-(3)

    迭代阈值分割的源码如下:

    Mat IterationThreshold(Mat src)
    {
    	int width = src.cols;
    	int height = src.rows;
    	int hisData[256] = { 0 };
    	for (int j = 0; j < height; j++)
    	{
    		uchar* data = src.ptr<uchar>(j);
    		for (int i = 0; i < width; i++)
    			hisData[data[i]]++;
    	}
    
    	int T0 = 0;
    	for (int i = 0; i < 256; i++)
    	{
    		T0 += i*hisData[i];
    	}
    	T0 /= width*height;
    
    	int T1 = 0, T2 = 0;
    	int num1 = 0, num2 = 0;
    	int T = 0;
    	while (1)
    	{
    		for (int i = 0; i < T0 + 1; i++)
    		{
    			T1 += i*hisData[i];
    			num1 += hisData[i];
    		}
    		if (num1 == 0)
    			continue;
    		for (int i = T0 + 1; i < 256; i++)
    		{
    			T2 += i*hisData[i];
    			num2 += hisData[i];
    		}
    		if (num2 == 0)
    			continue;
    
    		T = (T1 / num1 + T2 / num2) / 2;
    
    		if (T == T0)
    			break;
    		else
    			T0 = T;
    	}
    
    	Mat dst;
    	threshold(src, dst, T, 255, 0);
    	return dst;
    }

     5、测验

    void main()
    {
    	Mat src = imread("1.jpg");
    	cvtColor(src, src, COLOR_RGB2GRAY);
    
    	Mat bw1, bw2, bw3, bw4;
    	myadaptive(src, bw1, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 15, 10);
    	bw2 = EntropySeg(src);
    	bw3 = OtsuAlgThreshold(src);
    	bw4 = IterationThreshold(src);
    
    	imshow("source", src);
    	imshow("自适应阈值分割", bw1);
    	imshow("最大熵阈值分割", bw2);
    	imshow("Otsu阈值分割", bw3);
    	imshow("迭代阈值分割", bw4);
    	waitKey(0);
    }

    测验结果:

     

     

     

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  • 阈值分割法——最佳阈值的选择问题

    万次阅读 多人点赞 2019-10-08 21:30:01
    阈值分割法可以说是图像分割中的经典方法,它利用图像中要提取的目标与背景在灰度上的差异,通过设置阈值来把像素级分成若干类,从而实现目标与背景的分离。 一般流程:通过判断图像中每一个像素点的特征属性是否...

        阈值分割法可以说是图像分割中的经典方法,它利用图像中要提取的目标与背景在灰度上的差异,通过设置阈值来把像素级分成若干类,从而实现目标与背景的分离。

        一般流程:通过判断图像中每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求,来确定图像中的该像素点是属于目标区域还是背景区域,从而将一幅灰度图像转换成二值图像。

    用数学表达式来表示,则可设原始图像f(x,y),T为阈值,分割图像时则满足下式:

                                                                         

        阈值分割法计算简单,而且总能用封闭且连通的边界定义不交叠的区域,对目标与背景有较强对比的图像可以得到较好的分割效果。但是,关键问题来了,如何获得一个最优阈值呢?????

    以下是几种最优阈值的选择方法:

    (1)人工经验选择法:

        也就是我们自己根据需要处理的图像的先验知识,对图像中的目标与背景进行分析。通过对像素的判断,图像的分析,选择出阈值值所在的区间,并通过实验进行对比,最后选择出比较好的阈值。这种方法虽然能用,但是效率较低且不能实现自动的阈值选取。对于样本图片较少时,可以选用。

    (2)利用直方图

        利用直方图进行分析,并根据直方图的波峰和波谷之间的关系,选择出一个较好的阈值。这样方法,准确性较高,但是只对于存在一个目标和一个背景的,且两者对比明显的图像,且直方图是双峰的那种最有价值。

    (3)最大类间方差法(OTSU)

        OTSU是一种使用最大类间方差的自动确定阈值的方法。是一种基于全局的二值化算法,它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时,两部分之间的差别应该是最大的,在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。前景和背景之间的类间方差如果越大,就说明构成图像的两个部分之间的差别越大,当部分目标被错分为背景或部分背景被错分为目标,都会导致两部分差别变小,当所取阈值的分割使类间方差最大时就意味着错分概率最小。

     

        记T为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0,平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1,图像的总平均灰度为u,前景和背景图象的方差g,则有:

                                                  

     

    联立上式得:

                                                                 

    或:

                                                                           

     

            当方差g最大时,可以认为此时前景和背景差异最大,此时的灰度T是最佳阈值。类间方差法对噪声以及目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时(例如受光照不均、反光或背景复杂等因素影响),类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,此时效果不好。

    (4)自适应阈值法:

        上面的最大类间方差阈值分割法在分割过程中对图像上的每个像素都使用了相等的阈值。但在实际情况中,当照明不均匀、有突发噪声或者背景变化较大时,整幅图像分割时将没有合适的单一阈值,如果仍采用单一的阈值去处理每一个像素,可能会将目标和背景区域错误划分。而自适应阈值分割的思想,将图像中每个像素设置可能不一样的阈值。

    基本原理:

        一种较为简单的自适应阈值选取方法是对每个像素确定以其自身为中心的一个领域窗口,寻找窗口内像素的最大值与最小值,并取二者的平均值作为阈值,或者将窗口内所有像素的平均值作为阈值,亦或者将窗口内的所有像素的高斯卷积作为阈值。

     

    。你发大时,可以认为此时前景和背景差异最大,此时的灰度T是最佳阈值。类间方差法对噪声以及目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时(例如受光照不均、反光或背景复杂等因素影响),类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,此时效果)自适应阈值法

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    1.二进制阈值化
    像素值大于阈值,=255
    像素值小于阈值,=0
    在这里插入图片描述
    2.反二进制阈值化
    像素值小于阈值,=255
    像素值大于阈值,=0
    在这里插入图片描述
    3.截断阈值化
    像素值大于阈值,=阈值
    像素值小于阈值,保持不变
    在这里插入图片描述
    4.反阈值化为0
    像素值小于阈值,=0
    像素值大于阈值,保持不变
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    5.阈值化为0
    像素大于等于阈值,保持不变
    像素小于阈值,=0
    在这里插入图片描述

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