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  • 阈值分割 Matlab

    2016-08-24 21:06:24
    阈值分割 自适应阈值 全局阈值 局部阈值 Matlab
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    在此提供两种方法,一,最大阈值分割(大律法):

    I=imread('test.jpg');

    subplot(1,3,1);imshow(I);title('原图');

    I1=rgb2gray(I);

    subplot(1,3,2);imhist(I1);title('直方图');

    level=graythresh(I);

    g=im2bw(I,level);%最佳阈值level

    subplot(1,3,3);imshow(g);title('阈值分割');

    %在Command窗口输出灰度阈值

    disp(strcat('graythresh 计算灰度阈值:',num2str(uint8(level*255))))

    第二种:迭代求阈值

    I=imread('C:test.jpg');

    Zmax=max(max(I));

    Zmin=min(min(I));

    TK=(Zmax+Zmin)/2;%初始阈值

    flag=1;

    [m,n]=size(I);

    while(flag)

    fg=0;

    bg=0;

    fgsum=0;

    bgsum=0;

    for i=1:m

    for j=1:n

    tmp=I(i,j);

    if(tmp>=TK)

    fg=fg+1;

    fgsum=fgsum+double(tmp);

    else

    bg=bg+1;

    bgsum=bgsum+double(tmp);

    end

    end

    end

    u1=fgsum/fg;

    u2=bgsum/bg;

    TKTmp=uint8((u1+u2)/2);

    if(TKTmp==TK)

    flag=0;

    else

    TK=TKTmp;

    end

    end

    disp(strcat('迭代后的阈值:',num2str(TK)));

    newI=im2bw(I,double(TK)/255);

    subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图')

    subplot(1,2,2);imshow(newI);tltle('阈值分割图');

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  • 从网上收集的matlab下的Otus阈值方法、迭代阈值、局部阈值对比,可以运行,但是没整理比价乱
  • matlab开发-平均阈值局部图像阈值。meanthresh执行简单的本地图像阈值
  • 用于图像处理的自适应阈值分割算法,在matlab上实现的
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  • 该算法计算窗口中的平均值,如果像素的强度高于平均值,则将像素设置为白色,否则将像素设置为黑色。 为了提高抗噪声能力,可以将阈值移动常数c。 伪代码: 如果(像素 >= mean-c) 像素 = 1; 别的像素 = 0; 结尾
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  • Wolf 方法解决了 Sauvola 方法中背景和文本像素的灰度级接近时的问题。 方法说明以及与其他方法的比较可在http://dx.doi.org/10.1117/12.805827获得。
  • 01、K-means均值 K-means均值: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 ...

    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
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  • matlab开发-Sauvola局部图像阈值。Sauvola二值化方法非常适合于光线不足或文档有污点的情况。
  • 如果局部对比度(max-min)高于或等于对比度阈值,则阈值设置为局部midgrey值(局部窗口中最小和最大灰度值的平均值)。 如果局部对比度低于对比度阈值,则认为邻域仅由一类组成,并且像素根据 midgrey 的值设置为...
  • 全局阈值分割

    全局阈值分割

    迭代法阈值获取方法:
    1)选取一个的初始估计值T(128);
    2)用T分割图像。这样便会生成两组像素集合:G1由所有灰度值大于T的像素组成,而G2由所有灰度值小于或等于T的像素组成。
    3)对G1和G2中所有像素计算平均灰度值u1和u2。
    4)计算新的阈值:T=1/2(u1 + u2)。
    重复步骤(2)到(4),直到得到的T值之差小于一个事先定义的参数T0。

    先导进来图片

    I = imread('rice.png');
    [width,height] = size(I);
    T0 = 1;%设置门限
    T1= 128; %初始阈值T1
    %设置G1,G2两个列向量,各自统计<T和>T的值
    gray_leval_1 = 1;
    gray_leval_2 = 1;
    

    matlab里没有do-while语句,所以用
    while 1

    break
    代替

    while 1
        for i = 1:width
            for j = 1:height
                if I(i,j)>T1
                    G1(gray_leval_1) = I(i,j); %得到分组G1
                    gray_leval_1 = gray_leval_1 + 1;
                else
                    G2(gray_leval_2) = I(i,j); %得到分组G2
                    gray_leval_2 = gray_leval_2 + 1;
                end
            end
        end
        %计算G1、G2均值
        avg1 = mean(G1);
        avg2 = mean(G2);
        T2 = (avg1 + avg2)/2;
        if abs(T2 - T1)<T0 
            break;
        end
        T1 = T2;
        gray_leval_1 = 1;
        gray_leval_2 = 1;
    end
    T1
    T1=uint8(T1);
    

    T1=130.7
    然后画出来

    for i=1:width
        for j=1:height
            if(I(i,j)<T1)
                BW1(i,j)=0;
            else 
                BW1(i,j)=1;
            end
        end
    end
    subplot(1,3,1);imshow(I)
    subplot(1,3,2);imshow(BW1);title('阈值分割');
    

    matlab自带的Otus阈值分割方法

    T3=graythresh(I)
    BW2=imbinarize(I,T3);%Otus阈值分割
    subplot(1,3,3);imshow(BW2);title('Otus阈值分割');
    

    I=130.9,差不多哈。
    结果
    在这里插入图片描述

    这个阈值分割方法存在偏差,如果两个峰值数目相差越多,偏差越大
    (假设第一次迭代前,T在正确位置,很容易看出来,随着迭代进行,越来越偏离)
    在这里插入图片描述
    计算的T=93,目测值应该在110-120吧。

    多说一句,图像处理,一定要double一下,否则可能出现问题。比如,我想把大米图的直方图暗部拉大(偏向0),以体现这种偏差,就用了个一次函数的变换,结果这样了

    在这里插入图片描述

    因为先乘k,结果>255的全归于255,以后全错。

    自适应阈值分割

    1)将整幅图像分成一系列互相之间有50%重叠的子图像;
    2)做出每个子图像的直方图;
    3)检测各个子图像的直方图是否为双峰,如果是,则采用最佳阈值法确定一个阈值,否则就不进行处理;
    4)根据对直方图为双峰的子图像得到的阈值通过插值得到所有子图像(像素点)的阈值。
    仨坑
    1、怎么割图像啊(这个还好吧,也不算割,设置好步长来就行了)
    2、怎么检测单峰还是双峰啊,单峰的话,空缺imresize是不行的。
    3、怎么插值啊(主要是老师上课讲的太玄学,按照距离加权,四点平均,把相距很远的点内部全部插满,听懵了。后来想到,matlab直接imresize啊!然后就码下来啦)
    1、分割方式设置好矩形大小和步长就行
    2、峰值个数没写,matlab统计工具箱里好像有正态拟合图像,而不是plot()这种拟合,plot拟合只是画的圆滑了些还是很多局部峰值
    在这里插入图片描述
    3、插值方式采用了imresize函数
    A=imresize(I,2,‘nearest’);%最近邻插值
    B=imresize(I,2,‘bilinear’);%双线性
    C=imresize(I,2,‘bicubic’);%双三次

    I=imread('rice.png');
    T=zeros(15);
    for i=0:14
        for j=0:14
            img = imcrop(I,[1+i*16 1+j*16 31 31]);%内核32*32,步长设置为16
            t=255*graythresh(img);%我这里直接用了
            T(j+1,i+1)=t;%这里注意坐标顺序反着
        end
    end
    T=uint8(T);
    T1=imresize(T,[256 256],'bilinear');%看了下貌似双线性插值最好
    %%
    for i=1:256
        for j=1:256
            if (I(i,j)<T1(i,j))
                BW(i,j)=0;
            else
                BW(i,j)=1;
            end
        end
    end
    imshow(BW)
    

    有一个地方要注意,图像[i,j],矩阵得是[j,i]。

    阈值图像:
    在这里插入图片描述
    底部更暗,所以阈值也更低才能滤完整
    阈值分割结果
    在这里插入图片描述
    嗯,上部噪声少了,下部也更完整了
    然后试了下这位兄弟博客的图片
    这老哥跑的OPENCV中自带的函数,效果一级棒(怎么看着像边缘检测)
    我这个…毕竟没字的地方有黑背景有白背景,一加权,也没法搞,不过还阔以吧
    在这里插入图片描述

    matlab中自带的阈值分割,对大米图还行。全局阈值分割底部大米都割残了,这个方法完整,可是,这跟局部有关系?貌似先调了调灰度,就好分割了

     I=imread('rice.png');
     I=im2double(I);
    se=strel('disk',10);%se.Neighborhood:10*10圆盘
    ft=imtophat(I,se);% 高帽变换
    gt=uint8(255*ft);
    Th=graythresh(ft);                       
    G=imbinarize(ft,Th);%阈值分割                       
    figure,imshow(G),title('局部阈值');
    

    在这里插入图片描述

    Otsu算法

    matlab自带的阈值分割方法
    参考动态阈值–大津法基于Otsu算法的图像自适应阈值分割,重新打了一下
    调用:

    [counts x] = imhist(img);
    [m n] = size(img);
    BW1 = otsu(counts, m*n);
    第一个元素为直方图,第二个元素为图片大小
    或者:
    T=graythresh(I)
    BW2=imbinarize(I,T);

    原理:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    让T遍历所有灰度值,找到g的最大值
    代码:

    function level = otsu(histogramCounts, total)%histogramCounts是图像的直方图, total图像的总像素数
    sum0 = 0;
    w0 = 0;%像素个数
    maximum = 0.0;%保存T的最大值
    total_value = sum((0:255).*histogramCounts');
    for ii=1:256
        w0 = w0 + histogramCounts(ii);%<T像素个数累加
        if (w0 == 0)
            continue;
        end
        w1 = total - w0;
        if (w1 == 0)%遍历结束>T像素=0
            break;
        end
        sum0 = sum0 +  (ii-1) * histogramCounts(ii);%灰度和
        m0 = sum0 / w0;%平局灰度u0
        m1 = (total_value - sum0) / w1;%平局灰度u1
        icv = w0 * w1 * (m0 - m1) * (m0 - m1);
        if ( icv >= maximum )
            level = ii;
            maximum = icv;
        end
    end
    end
    
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  • 卷图像的交互式图像查看器。 使用局部阈值算法的自动 ROI 分割。 开发用于分析神经活动的时变荧光成像数据。
  • matlab开发-Sauvola局部图像阈值.zip.zip
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