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  • 阈值分割法

    2018-12-25 15:42:33
    图像灰度化后,可以进行人工选取阈值分割和自动阈值分割.
  • Otsu是一个应用较为广泛的阈值分割方法。为实现图像较为精确的分割,充分考虑边界的影响,从二维线阈值分割替代传统的点阈值分割思想出发,提出了折线阈值型Otsu。该方法以对边界信息的迭代分割的手段获得实际...
  • 通过对传统二维Otsu算法和二维直线阈值分割法进行分析,发现该两种算法在穷举计算时其计算量很大,计算时间长,严重拖慢了处理速度,不适用与时间要求高的场景。所以本文提出了一种基于Otsu准则和性质的降维快速阈值...
  • 图像处理最大熵阈值分割法
  • 数字图像处理中采用阈值分割法对图像进行分割,采用的是MATLAB编程
  • 阈值分割法——最佳阈值的选择问题

    万次阅读 多人点赞 2018-07-09 14:56:30
    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

    展开全文
  • 直方图阈值双峰的matlab程序及结果。非常简单的一个小课件。 直方图阈值双峰的matlab程序及结果。非常简单的一个小课件。
  • 最大熵阈值分割法

    万次阅读 多人点赞 2017-09-12 20:59:11
    P0(q),P1(q)分别表示的是q阈值分割的背景和前景像素的 累计概率 ,两者之和为1。背景和前景对应的熵表示如下:   在该阈值下,图像总熵为:   计算所有分割阈值下的图像总熵,找到最大的熵,将最大熵...

    (1)什么是熵?

    熵是用来衡量一个分布的均匀程度,熵越大,说明分布越均匀

    在信息论中,信息熵可以说明消息的混沌程度,熵越大说明消息越不明了,难以从消息中得到有效信息。举一个超级简单的例子,假设一辆车开到了一个T字型的路口,限定它必须要么左转,要么右转,设左转的概率是P1,右转的概率是P2,除此之外没有任何信息了,问如何估计P1和P2?你现在有的信息仅仅是P1+P2=1而已,按最大熵的思想,既然你没有其他任何信息来说明向左转的可能性比向右转的可能性大(或小),那就应该把它们两一视同仁,同等对待,不能偏袒其一,于是应该 P1=P2=1/2,这就是最大熵的思想。仔细想想还是挺有道理的,假设你觉得这样不是最合适的解,你给出了另一个解P1=3/4,P2=1/4那就要问了,凭什么往左转的概率比往右转的大呢?已经没有任何信息再支持你的判断了呀。因此,只能把它们两同等对待了。事实上,P1=P2=1/2这个分布的熵比这个P1=3/4,P2=1/4分布的熵要大,因为前者比后者均匀,越均匀熵越大,就越是同等对待(均匀的意思就是大家都一样)。

    (2)熵的定义

                                                                               

    这里log的底数取多少并没有规定

    (3)最大熵阈值分割原理

    利用图像熵为准则进行图像分割是由Kapuret提出来,是现在仍然使用较广的一种图像熵分割方法。原论文《A New Method forGray-Level Picture ThresholdingUsing the Entropy of the Histogram》,在百度学术上可以免费下载。

    给定一个特定的阈值 q(0<=q<K-1),对于该阈值所分割的两个图像区域C0,C1,其估算的概率密度函数可表示为:

                                              

                                                            

    P0(q),P1(q)分别表示的是q阈值分割的背景和前景像素的累计概率,两者之和为1。背景和前景对应的熵表示如下:

                                                               

    在该阈值下,图像总熵为:

                                                                  

    计算所有分割阈值下的图像总熵,找到最大的熵,将最大熵对应的分割阈值作为最终的阈值,图像中灰度大于此阈值的像素作为前景,否则作为背景。

    分割阈值的选取是困难的,我们在算法中选取了256个分割阈值,也就是256级灰度,从第1级灰度一直计算到第256级灰度,因此有256个图像总熵,找到最大的总熵及其位置,例如是第50个,那么最终的分割阈值就是灰度=50。

    MATLAB代码如下:

    clear
    Imag = imread('rice.png');
    [X, Y] = size(Imag);
    figure ();
    imhist(Imag); 
    % 计算图像直方图
    hist = imhist(Imag);
    p = hist/(X*Y); % 各灰度概率
     
    sumP = cumsum(p);
    sumQ = 1-sumP;
     
    %将256个灰度作为256个分割阈值,分别计算各阈值下的概率密度函数
    c0 = zeros(256,256);
    c1 = zeros(256,256);
    for i = 1:256
        for j = 1:i
            if sumP(i) > 0
                c0(i,j) = p(j)/sumP(i); %计算各个阈值下的前景概率密度函数
            else
                c0(i,j) = 0;
            end
            for k = i+1:256
                if sumQ(i) > 0;
                    c1(i,k) = p(k)/sumQ(i); %计算各个阈值下的背景概率密度函数
                else
                    c1(i,k) = 0;
                end
            end
        end 
    end
     
    %计算各个阈值下的前景和背景像素的累计熵
    H0 = zeros(256,256);
    H1 = zeros(256,256);
    for i = 1:256
       for j = 1:i
           if c0(i,j) ~=0
               H0(i,j) =  - c0(i,j).*log10(c0(i,j));  %计算各个阈值下的前景熵
           end
           for k = i+1:256
              if c1(i,k) ~=0
                  H1(i,k) =  -c1(i,k).*log10(c1(i,k));  %计算各个阈值下的背景熵
              end
           end
       end  
    end
    HH0 = sum(H0,2);
    HH1 = sum(H1,2);
    H = HH0 + HH1; 
    [value, Threshold] = max(H);
     
    BW = im2bw(Imag, Threshold/255);
    figure ();
    imshow(BW);
    xlabel(['最大熵', num2str(Threshold)]);
    

     

    展开全文
  • matlab最大类间方差或熵阈值分割法程序和实验结果
  • 图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景),他们一般...现有的图像分割算法有:阈值分割、边缘检测和区域提取。本文着重研究基于阈值的图像分割技术。
  • 图像分割-阈值分割法

    千次阅读 2017-04-23 23:09:43
    阈值分割法是图像分割中的经典方法,它利用图像中要提取的目标物体和背景在灰度上的差异,通过设置阈值把像素点按灰度级分为若干类,从而实现图像分割。一般通过判断图像中每一个像素点的特征属性是否满足阈值要求,...

    阈值分割法是图像分割中的经典方法,它利用图像中要提取的目标物体和背景在灰度上的差异,通过设置阈值把像素点按灰度级分为若干类,从而实现图像分割。一般通过判断图像中每一个像素点的特征属性是否满足阈值要求,来确定图像中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,这是阈值分割的最简单形式 。

    设原始图像f(x,y),T为阈值,分割图像时则满足下式:
    这里写图片描述

    两种选取阈值的方法

    最大方差阈值分割

    展开全文
  • 针对目前图像模糊阈值分割法所存在的窗口宽度自动选取困难的问题, 在预先给定隶属函数和图像像素类别数的情况下, 提出了图像模糊阈值分割法的自适应窗宽选取方法. 同时,针对用模糊阈值方法难于分割的具有单峰或双峰...
  • 灰度图像阈值分割

    2018-11-18 15:32:27
    用于实现灰度图像阈值分割的二维最大熵方法,使用matlab实现
  • %功能·:运用K-means算法对图像进行分割 % 输入 ima-输入的灰度图像 K-分类数 %输出 mu -均值类向量 mask-分类后的图像 ima=double(ima); copy=ima; ima=ima(:); mi=min(ima);%找到最小值 ima=ima-mi+1; s=length...

    01、K-means均值法
    K-means均值法:是一种广泛的聚类方法

    function [mu,mask]=kmeans(ima,k)
    %功能·:运用K-means算法对图像进行分割
    % 输入 ima-输入的灰度图像 K-分类数
    %输出 mu -均值类向量  mask-分类后的图像
    ima=double(ima);
    copy=ima;
    ima=ima(:);
    mi=min(ima
    展开全文
  • 传统二维Otsu阈值分割法由于运算时间长、抗噪能力不足而在应用中受到限制。为了克服这些缺点,提出了一种基于双界线的二维Otsu阈值理论及其快速算法。在新的二维直方图中,两条平行于对角线的界线决定目标和背景区域...
  • 数字图像处理大津法阈值分割
  • 利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息, 构造了基于像素的灰度信息和非局部空间灰度信息的二维直方图, 并将此二维直方图引入到Otsu曲线阈值分割法中, 提出了基于灰度和非局部空间...
  • 一、简述本实验采用遗传算法和大津阈值分割法确定图像分割的最佳阈值,从而对图像进行二值化分割。二、大津阈值分割法在计算机视觉和图像处理中,大津二值化法用来自动对基于聚类的图像进行二值化。或者说,将一个...
  • 基于粒子群算法的二维Otsu阈值分割法.pdf
  • 基于迭代的自动阈值分割代码,用于matlab图像处理技术。
  • 基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法.pdf
  • 图像阈值分割法在Android端病害图像诊断的应用.pdf
  • 阈值分割法代码matlab The-homework-of-Introduction-to-artificial-intelligence 这是本人在杭州电子科技大学计算机学院《人工智能导论》课程的大作业 题目为:《基于遗传算法的图像阈值分割》 关于源工程文件已经...
  • 代码的功能是通过迭代实现阈值的分割,阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合:目标灰度集合与背景灰度集合,且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在...
  • python+numpy实现自适应阈值分割函数OSTU,巩固编程基础以及图像处理基础
  • 直方图双峰法阈值分割

    热门讨论 2013-05-08 11:19:47
    直方图双峰法阈值分割 该阈值化方法的依据是图像的直方图, 通过对直方图进行各种分析来实现对图像的分割。

空空如也

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