图像处理中阈值的设置_图像处理阈值化的阈值确定 - CSDN
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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
     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。...

    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:

     

     

     

    展开全文
  • 数字图像处理—全局阈值处理 一、适合使用全局阈值处理的情况 当物体和背景的像素灰度值分布十分明显时。 二、算法实现步骤 这里使用的是迭代算法。 1.为全局阈值T选择一个初始值。(一般设为整幅图片的平均灰度值)...

    数字图像处理—全局阈值处理

    一、适合使用全局阈值处理的情况
    当物体和背景的像素灰度值分布十分明显时。

    二、算法实现步骤
    这里使用的是迭代算法。
    1.为全局阈值T选择一个初始值。(一般设为整幅图片的平均灰度值)
    2.用T分割像素值,产生两组像素值:G1有小于等于T的像素组成;G2由大于T的像素组成。
    3.分别计算G1中的平均像素灰度值T1和G2中的平均像素灰度值T2。
    4.判断
    |T-(T1+T2)/2| < △T
    其中△T为预先设置的一个处置。
    如果不满足条件则循环条件2-5。
    5.T=(T1+T2)/2

    三、代码实现
    这里用的是MATLAB实现

    clear
    %读取图片
    Img=imread('finger.tif');
    %Img=imread('poly.tif');
    
    %计算图片的直方图分量count(i)和尺寸
    [count,x]=imhist(Img);
    [row,col]=size(Img);
    
    %计算政府图片的灰度平均值TT将图片的灰度分为类C1和类C2
    sum=0;k=0;
    for i=1:256
        sum=sum+count(i)*(i-1);
        k=k+count(i);
    end
    T=sum/k;
    T=round(T);
    
    %执行循环直至(T-(T1+T2)/2)小于deltaT,这里取1
    flag=1;sum1=0;k1=0;sum2=0;k2=0;
    while flag==1
        %计算类C1的平均灰度值
        for i=1:T+1
            sum1=sum1+count(i)*(i-1);
            k1=k1+count(i);
        end
        T1=sum1/k1;
        T1=round(T1);
        
        %计算类C2的平均灰度值
        for i=T+2:256
            sum2=sum2+count(i)*(i-1);
            k2=k2+count(i);
        end
        T2=sum2/k2;
        T2=round(T2);
        
        if abs(T-(T1+T2)/2) <= 1
            flag=0;
        end
        
        T=(T1+T2)/2;
        T=round(T);
    end
    
    %将图片进行阈值为T的二分值分割
    ImgT=Img;
    for i=1:row
        for j=1:col
            if ImgT(i,j)>T
                ImgT(i,j)=255;
            else
                ImgT(i,j)=0;
            end
        end
    end
    
    %显示图片
    subplot(2,2,1),imshow(Img);title('原图');
    subplot(2,2,[3,4]),plot(x,count);title('直方图');
    subplot(2,2,2),imshow(ImgT);title('使用全局阈值分割结果图');
    

    4.结果
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 图像处理中阈值是什么意思?

    万次阅读 2018-03-29 14:32:01
    图像处理中它的意思是颜色转换的临界点,该方法只用于二值化的图像列如在自然每一种颜色都有一个值,通常由RGB(即红、绿、蓝三原色)按比例混合就会得到各种不同的颜色。阈值处理图片是对颜色进行特殊处理的...
    的意思是界限,故阈值又叫临界值,是指一个效应能够产生的最低值或最高值。
    在图像处理中它的意思是颜色转换的临界点,该方法只用于二值化的图像中
    列如在自然中每一种颜色都有一个值,通常由RGB(即红、绿、蓝三原色)按比例混合就会得到各种不同的颜色。阈值处理图片是对颜色进行特殊处理的一种方法。
    详细说,阈值是一个转换临界点,不管你的图片是什么样的彩色,它最终都会把图片当黑白图片处理,也就是说你设定了一个阈值之后,它会以此值作标准,凡是比该值大的颜色就会转换成白色,低于该值的颜色就转换成黑色,所以最后的结果是,你得到一张黑白的图片。

    用阈值的作用:得到一张对比度不同的黑白图片

    阈值可以是最小值:某一性能特征不能低于该值。
    展开全文
  • 图像阈值处理是实现图像分割的一种方法。 它利用图像中要提取的目标物 和 目标物的背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的两个区域(目标和背景)的组合。选取一个合适的阈值,以确定图像中的每个像素...

    官网参见https://docs.opencv.org/3.4.1/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html

    图像阈值处理是实现图像分割的一种方法。
    它利用图像中要提取的目标物目标物的背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的两个区域(目标和背景)的组合。选取一个合适的阈值,以确定图像中的每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,最终产生对应的二值图像,实现图像分割。

    常用阈值处理方法有:

    • 1.简单阈值
    • 2.自适应阈值
    • 3.Otsu二值化

    1.简单阈值

    当像素值高于阈值时,它被分配一个值(例如白色),反之则被分配另外一个值(例如黑色)。opencv中实现该功能函数是 cv.threshold。

    retval, dst	=	cv.threshold(	src, thresh, maxval, type[, dst]	)
    

    src:原图像,必须是灰度图
    thresh:阈值,用于对像素值进行分类
    maxval:当像素值高于(或者小于)阈值时候被赋予的值
    type:阈值类型,包含

    cv.THRESH_BINARY
    cv.THRESH_BINARY_INV
    cv.THRESH_TRUNC
    cv.THRESH_TOZERO
    cv.THRESH_TOZERO_INV
    

    输出retval,阈值化的图像。

    例1,简单阈值设置

    # -*- coding: cp936 -*-
    import cv2 
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    img = cv2.imread('test1.jpg',0)
    
    ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
    ret,thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
    ret,thresh3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)
    ret,thresh4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)
    ret,thresh5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
    titles = ['Original Image','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV']
    images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]
    for i in xrange(6):
        plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
        plt.title(titles[i])
        plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    不同阈值类型结果如上图。

    2.自适应阈值(Adaptive Thresholding )

    简单阈值是把全局值作为阈值(一个图像一个阈值),但是这不适合所有情况,特别是一个图像的不同区域亮度不同时候。此时我们就需要使用自适应阈值,该算法可以为图像的每一个小区域计算阈值。因此我们就能在同一图像的不同区域获得不同阈值,从而同一图像亮度不同的情况下获得更好的结果。
    自适应阈值函数如下

    dst	=	cv.adaptiveThreshold(	src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]	)
    

    adaptiveMethod:自适应阈值

    • cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C : 阈值是相邻区域的平均值
    • cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C : 阈值是相邻区域的加权值之和,权重为高斯窗口

    blockSize:相邻区域的尺寸大小
    C:常数。阈值就是相邻区域平均值或者加权值减去这个常数。

    例1,自适应阈值设置

    # -*- coding: cp936 -*-
    import cv2 
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    img = cv2.imread('test1.jpg',0)
    
    img = cv2.medianBlur(img,5)
    ret,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
    th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\
                cv2.THRESH_BINARY,11,2)
    th3 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,\
                cv2.THRESH_BINARY,11,2)
    titles = ['Original Image', 'Global Thresholding (v = 127)',
                'Adaptive Mean Thresholding', 'Adaptive Gaussian Thresholding']
    images = [img, th1, th2, th3]
    for i in xrange(4):
        plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
        plt.title(titles[i])
        plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    block size=11,C=2,结果如上图。
    medianBlur是中值滤波函数,用于图像去噪。

    3.Otsu二值化

    简单阈值函数cv.threshold有一个返回值retVal,我们在进行Otsu二值化时候会用到它。
    简单阈值使用全局阈值时候,我们使用任意值作为阈值,那么怎么知道这个选值的好坏呢?
    答案就是不停尝试。但是如果是双峰图像(直方图有2个峰值的图像)呢?
    对于双峰图像,应该是取峰值中间的一个值作为阈值,这就是Otsu二值化要做的事情。
    简单来说就是对双峰图像自动根据其直方图计算出阈值。但是对于非双峰图像,二值化结果则不够精确。
    Otsu二值化在opencv中还是使用cv.threshold函数,阈值类型为cv.THRESH_OTSU。
    此时需要把阈值thresh设置为0。算法会找到最优阈值,并在返回在retVal中。如果不适用Otsu二值化,那么retVal=threshold。

    例,Otsu二值化

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    img = cv.imread('noisy2.png',0)
    
    # global thresholding
    ret1,th1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY)
    
    # Otsu's thresholding
    ret2,th2 = cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
    
    # Otsu's thresholding after Gaussian filtering
    blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
    ret3,th3 = cv.threshold(blur,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
    # plot all the images and their histograms
    images = [img, 0, th1,
              img, 0, th2,
              blur, 0, th3]
    titles = ['Original Noisy Image','Histogram','Global Thresholding (v=127)',
              'Original Noisy Image','Histogram',"Otsu's Thresholding",
              'Gaussian filtered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding"]
    for i in xrange(3):
        plt.subplot(3,3,i*3+1),plt.imshow(images[i*3],'gray')
        plt.title(titles[i*3]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
        plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256)
        plt.title(titles[i*3+1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
        plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],'gray')
        plt.title(titles[i*3+2]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()
    

    该代码直接来自官网。
    它输入的图像是一个带有噪声的图像。其中使用了3种方法获得阈值化图像。
    第1种方法,简单阈值,设127 为全局阈值。
    第2种方法,直接使用Otsu二值化。threshold=0
    第3种方法,首先使用一个5x5 的高斯核过滤噪音,然后再使用Otsu 二值化。
    看看噪音过滤对结果的影响有多大吧。
    在这里插入图片描述
    以上是运行结果,我直接从官网复制了。

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图像处理中阈值的设置