深度图像的二值化

3.2 深度图像二值化

图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(OCR)、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息，因此在进行二值化预处理过程中，能否保留原图的主要特征非常关键。在不同的应用中，图像二值化时阈值的选择是不同的。因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。研究者对图像二值化方法进行了讨论，在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。该算法基于数学形态学理论，较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。

3.2.1.灰度图像与二值图像

数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵

图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。一幅数字图像都是由若干个数据点组成的，每个数据点称为像素(pixel)。比如一幅

256×400，就是指该图像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素组成的矩形图。每一个像素具有自己的属性，如颜色(color)、灰度(grayscale)等，颜

色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。

3.2.1.1彩色图像

彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红（R）、绿（G）、蓝（B）三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。彩色图像中的

每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种。图1-1为彩色图像。

图1-1

3.2.1.2灰度图像

灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。单纯的看，灰度图也是黑白的，就像黑白电视显示的图像一样，但是点与点之间黑的程度是不一样的、这就是深度。如果称不同深度的颜色为一色的话，灰度图像就不止只有黑色和白色两种颜色，一般使用的灰度图为256级灰度图，就是说图像由256种不同灰度级的颜色组成。图像灰度化的效果如图1-2。

图1-2

灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种。YUV是编译颜色空间的种类，“Y”表示明亮度“U”表示色度“V”表示浓度，根据YUV的颜色空间，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B 三个颜色分量的对应：

Y=0.3R+0.59G+0.11B (1-1)

以这个亮度值表达图像的灰度值。

3.2.1.3二值图像

二值图像就是指只有两个灰度级的图像，二值图像具有存储空间小，处理速度快，

可以方便地对图像进行布尔逻辑运算等特点。更重要的是，在二值图像的基础上，还可以进一步对图像处理，获得该图像的一些几何特征或者其他更多特征。

在图像相关方面，用二值图像进行相关比用灰度级图像进行相关有更好的相关性能和去噪作用。在用硬件实现时可避免乘法运算，从而提高硬件系统的速度和降低成本。在图像的符号匹配方面，二值图像比灰度级图像更适合于用符号来表达。二值图既保留了原始图像的主要特征，又使信息量得到了极大的压缩。图1-3为二值图像。

图1-3

3.2.2 灰度图像二值化方法研究

图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。

图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理，包括彩色图像灰化和增强。由于选取阈值需要参照直方图，因此在图像进行处理后，我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值。整个流程如下所示：

读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理

图像二值化是图像数据预处理的重要技术，如果二值化过程中阈值选取不当会损失原图像的许多有用信息。图像二值化处理的方法包括全局阈值法、局部阈值法。

3.2.2.1全局阈值法

3.2.2.2全局阈值法的概念

全局阈值法是指在二值化过程中只使用一个全局阈值T的方法。它将图像的每个像素的灰度值与T进行比较，若大于T，则取为前景色（白色）；否则，取为背景色。

根据文本图像的直方图或灰度空间分布确定一个阈值，以此实现灰度文本图像到

二值图像的转化，其中全局阈值法又可分为基于点的阈值法和基于区域的阈值法。阈值分割法的结果很大程度上依赖于对阈值的选择，因此该方法的关键是如何选择合适的阈值。

选择不同的初始灰度也会产生不一样的二值化图像，图2—1 所示3 幅图像则是分别采取T=109，T=127，T=155 三种初始值对Lena 进行基本全局门限二值化后的图像。可以看出效果都不一样。因此要获得最佳效果，必须要考虑选择一个好的初始T 值。另外使用迭代法虽然能得到很精确的阈值，但是也占用了大量的

时间，即时间复杂度比较高，效率较其他算法低。

图2—1

3.2.2.3全局阈值法的方法

典型的全局阈值法包括Otsu方法、最大熵方法等。全局阈值法算法简单，对于目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但对于由于光照不均匀、噪声干扰较大等原因使直方图分布不呈双峰的图像，二值化效果明显变差。下面重点介绍Otsu方法：

Otsu方法是一种全局化的动态二值化方法，又叫大津法，还称为最大类间差发，是基于整幅图像的统计征，实现阈值的自动选取。其原理是把图像直方图用某一灰度值分割成两类，分别计算这两类的像素点数和灰度平均值，然后计算它们的类间方差。当被分割成的两类间方差最大时，此灰度值就作为图像二值化处理的阈值。大津法的使用范围比较广，不论图像的直方图有无明显的双峰，都能得到

较满意的结果，在很多领域得到了应用和发展。

对图像Image ，记t 为目标与背景的分割阈值，目标像素数占图像比例为0ω，平均灰度为0μ；背景像素数占图像比例为1ω，平均灰度为1μ。图像的总平均灰度为：)()()()(1100t t t t μωμωμ+=。从最小灰度值到最大灰度值遍历t ，当t 使得值211200)()(μμωμμω-+-=g 最大时t 即为分割的最佳阈值。对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t 分割出的目标和背景两部分构成了整幅图像，而目标取值0μ，概率为 0ω，背景取值1μ，概率为1ω，总均值为μ，根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀性的一种度量，方差值越大说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标点错分为背景或部分背景点错分为目标点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。 记),(j i f 为M N ?图像),(j i 点处的灰度值，灰度级为μ，不妨假设),(j i f 取值

]1,0[-m 。记)(k p 为灰度值为k 的频率，则有：

∑==k j i f MN k p ),(11

)( (2-1)

假设用灰度值t 为阈值分割出的目标与背景分别为：

}),({t j i f ≤和}),({t j i f >，于是目标部分比例：∑≤≤=

t i i p t 00)()(ω， (2-2)

目标部分点数：∑≤≤=t

i i p MN t N 00)( )( (2-3)

背景部分比例：∑-≤<=

11)()(m i t i p t ω (2-4)

背景部分点数：∑-≤<=11)()(m i t i P MN

t N (2-5) 目标均值：∑≤≤=t i t i ip t 00

0)(/)()(ωμ (2-6)

背景均值：∑-≤<=11

1)(/)()(m i t t i ip t ωμ (2-7) 总均值：)()()()(1100t t t t μωμωμ+= (2-8) 大津法指出求图像最佳阈值g 的公式为：

]))(()())(()([ 2112001

-m t 0μμωμμω-+-=≤≤t t t t Max Arg g (2-9) 该式右边括号内实际上就是类间方差值，阈值g 分割出的目标和背景两部分构成了整幅图像，而目标值)(0t μ，概率为)(1t ω，背景取值)(1t μ，概率为)(0t ω，总均值为μ，根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀性的一种度量，方差值越大，说明构成图像的两部分差别越大，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，这便是大津法的真正含义。其实，换一种思想也能很好的理解大津方法。)(0t μ和)(1t μ，可以分别代表目标和背景的中心灰度，μ则代表整幅图像的中心灰度，要使目标和背景得到最好的分割，当然希望分割出的目标尽量远离图像中心，即20))((μμ-t 或|)(|0μμ-t 尽量大，背景也尽量远离中心，即21))((μμ-t 或|)(|1μμ-t 尽量大，由于希望两者都大，于是有：

(1) 两者之加权和最大：

]))(()())(()([ 2112001

-m t 0μμωμμω-+-=≤≤t t t t Max Arg g (2-10) (2) 两者之积最大：

]))(())(([ 21201

-m t 0μμμμ--=≤≤t t Max Arg g (2-11) 注意到有)()()()(1100t t t t μωμωμ+=，且)()(10t t μμμ≤≤，因此有：

2120211200))(())(())(()())(()(μμμμμμωμμω--=-+-t t t t t t 。

可见是二者等价的。图2-2为灰度图像由Otsu 方法得到的二值图像。

原图 Otsu 方法得到的二值图像 图2-2

3.2.2.4 全局阈值法的优缺点介绍及阈值选取

全局阈值方法依然存在一些不足，主要表现在：若目标与背景之间灰度差不明显，可能出现大块黑色区域，甚至丢失整幅图像的信息；仅利用一维灰度直方图分布，没有结合图像的空间相关信息，处理效果不好；当图像中有断裂现象或者背景有一定噪声时，无法得到预期效果。

为了满足图像处理应用系统自动化及实时性要求，图像二值化的阈值的选择最好由计算机自动来完成。下面列举几个阈值的自动选择算法；

（1）平均灰度值法以图像中所有像素灰度值的平均值为阈值。

（2）大津法：又称最大类间差发，和上文中的Otsu 方法相同。

（3） 边缘算子法；采用Laplace 算子、Robert 算子、Sober 算子等对像素点进行

灰度级增强或减弱的变换。对于灰度均匀分布的区域内的像素点，这些算子对其进行灰度减弱；对于在边缘附近的像素点，这些算子对其进行灰度增强。

3.2.3 局部阈值法

3.2.3.1局部阈值法的概念

局部阈值法是用像素灰度值和此像素邻域的局部灰度特性来确定该像素的阈值的，当照明不均匀，有突发噪声，或者背景灰度变化较大时，局部阈值确定技术必须根据像素的坐标位置关系自动确定不同阈值，实施动态的自适应二值化处理。 局部阈值选取一般将图像划分为若干子图像，在每个子图像区域上使用整体阈值法，从而可以构成是整幅图像的局部阈值法（根据每个子图像确定相应的阈值，，具体的阈值确定方法同全局阈值的确定类似）。用这种方法分割后的图像在不同的子图像的边界处有灰度的不连续分布，因此必须采用平滑技术来消除灰度的不连续性。

3.2.3.2局部阈值法的方法

比较典型的局部二值化算法有Bernsen 方法、多阈值的梯度强度法、基于纹理图像的方法、最大方差法等。下面着重介绍Bernsen 方法

局部阈值法把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法。

设图像在像素点),(j i 处的灰度值为),(j i f ，考虑以像素点),(j i 为中心的)12()12(+?+ωω窗口，（12+ω表示窗口的边长），则Bernsen 算法可以描述如下： 计算图像中各个像素点),(j i 的阈值),(j i T

)),(min ),(max (5.0),(n j m i f n j m i f j i T n m n m +++++?=≤≤-≤≤-≤≤-≤≤-ωωωωωωωω (2-12)

对图像中各像素点),(j i 用),(j i b 值逐点进行二值化。

???≥<=),(),(1),(),(0),(j i T j i f j i T j i f j i b (2-13)

用I 存储灰度图像的值，设I 为M N ?，把I 边界扩展成()()22+?+M N extend 矩阵。

3.2.3.3局部阈值法的优缺点介绍

局部阈值法一般用于识别干扰比较严重、品质较差的图像，相对整体阈值方法有更广泛的应用，但也存在缺点和问题，如实现速度慢、不能保证图像连通性以及容易出现伪装现象等。图2-3为灰度图像由Bernsen方法得到的二值图像。

原图Bernsen二值图像

图2-3

3.2.4 灰度图像二值化的应用

图像二值化是图像处理中一个非常活跃的分支，其应用领域非常广泛，作为一种高效智能的人机交互手段，身份证的快速识别技术可以广泛的应用于公民身份核查、暂住人口调查、旅店业登记核查、犯罪追逃等公安业务当中，大大提高了工作效率。由于身份证图像背景复杂，由激光防伪阴影网格线及各种版面噪声构成:且因激光防伪标志和打印条件的千差万别，再加上身份证的字符识别带来了很大的困难。必须经过预处理，除去大量的噪声信号，才能更好的进行字符的定位、分割，以及识别。而二值化是，预处理中非常重要的一步也是最为关键的一步，他直接影响到OCR系统的性能。

在传真技术领域里，文件传真机是具有黑白二值信息的文字和图表。在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别（OCR）、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。

激光雕刻中图像处理的二值化处理激光雕刻是近十几年随着激光技术的发展而产生的一种新的雕刻技术，它与计算器图形学、图像处理等学科的结合，应用在各种材料上进行文字、图像加工。如何能得到光滑且能真实反映原图像的雕刻图像是其中的主要问题，但是激光器的开关只有两种状态，因此，图像的二值化处理就成为了关键性技术，其中阈值的选取是决定二值化图像好坏的因素。现实世界中黑白二值图像很少用，大多数图像都是灰度图像或是彩色图像。要使这些图像适用于激光雕刻中，就需要对其进行二值化处，研究者针对激光雕刻总结了适用于雕刻的二值化方法，使得得到的二值图像效果最好。

在信息社会中人的身份识别得到广泛关注。指纹识别技术除了在传统的法律公安上得到应用之外，还有更广阔的应用前景，如计算器用户的确认、访问网络资源的口令、银行ATM机和信用卡的使用、各类智能IC卡的双重确认，以及雇员

证明、海关身份鉴定、家用电子门锁等一个完整的自动指纹识别系统（AFIS）包括指纹采集、指纹图像预处理、指纹特征提取和比对等几个模块。在自动指纹识别系统中，指纹图像的预处理是正确进行特征提取、比对等操作的基础，而二值化是指纹图像预处理中必不可少的一步。

基于MATLAB的数字二值图像处理与形状分析的实现

本科学生毕业论文 论文题目：基于MATLAB的数字二值图像处理与形 状分析实现 学院：电子工程学院 年级：2011 专业：电子信息科学与技术 姓名：刘学利 学号：20113564 指导教师：王晓飞 2014年06月24日

摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能．由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好地为人们服务．数字图像处理是一种通过计算机采用一定算法对图形图像处理的技术．数字图像处理技术已经在各个领域上有了比较广泛的应用．图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高．MATLAB强大的运算和图像展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观．本文介绍了MATLAB语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行图像处理的方法．主要论述了利用MATLAB实现图像的二值化，二值图像的腐蚀、膨胀、开、闭等形态学处理． 关键词 MATLAB；数字图像处理；二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology,with the development of computer hardware,real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear,making it faster and faster processing speed,better for people services．Digital image processing is used by some algorithms Computer graphics image processing technology．Digital image processing technology has been used in various areas which have a relatively wide range of applications．The amount of information on the processing speed requirement is relatively high．MATLAB is good at computing and graphics display capabilities,so that image processing becomes more simple and intuitive．This paper introduces characteristics of MATLAB language and this MATLAB-based digital image processing environment,describes how to use the MATLAB Image Toolbox for its digital image processing,and through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method．Mainly discuss the use of MATLAB for image processing enhancement,binary image and its corrode and dilate and open and close． Key words MATLAB;digital image processing;image enhancement and binary image

基于熵的图像二值化算法设计二维最大熵分割

基于熵的图像二值化算法设计二维最大熵分割公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

1设计目的与要求 设计目的 (1)熟悉和掌握MATLAB程序设计方法。 (2)学习和掌握MATLAB图像处理工具箱。 (2)了解图像分割和图像二值化的原理。 (3)掌握图像二值化技术阈值的选取。 (4)将原彩色图像变为二值化后的图像，通过二维最大熵图像分割法对图像进行分割达到预期目的。 设计要求 (1)了解图像变换的意义和手段。 (2)熟悉最大熵和二值化的基本性质。 (3)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像处理。 (4)理解图像分割的原理，了解其应用，掌握最大熵和二值化分割的方法。

2 设计方案 图像二值化 图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特。 征信息的保留。因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。 最大熵原理 最大熵原理：最大熵原理是在1957 年由 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。 图像分割中最大熵的引入：在图像分割中若假定以灰度级T 分割图像，则图像中低于灰度级T 的像素点构成目标物体,高于灰度级T 的像素点构成背景那么各个灰度级在图像分割后的两区域中的概率如下： O ：t i N N ???(0<=i<=t) （） B ： t i N N N - (t+1<=i<=255) （） ? 其中Ni 为图像中灰度级为i 的像素点个数，Nt 为灰 度级从0～t 的像素点总和，N 为图像总像素点，t 为假定灰度阈值T 。 ) l og()(0 t i t i N N N N H ∑ -= ??? ? (0<=i<=t) ? ? （）

深度图像的二值化

3.2 深度图像二值化 图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(OCR)、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息，因此在进行二值化预处理过程中，能否保留原图的主要特征非常关键。在不同的应用中，图像二值化时阈值的选择是不同的。因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。研究者对图像二值化方法进行了讨论，在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。该算法基于数学形态学理论，较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。 3.2.1.灰度图像与二值图像 数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵 图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。一幅数字图像都是由若干个数据点组成的，每个数据点称为像素(pixel)。比如一幅 256×400，就是指该图像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素组成的矩形图。每一个像素具有自己的属性，如颜色(color)、灰度(grayscale)等，颜 色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。 3.2.1.1彩色图像 彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红（R）、绿（G）、蓝（B）三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。彩色图像中的 每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种。图1-1为彩色图像。

基于熵的图像二值化算法设计-二维最大熵分割

1设计目的与要求 1.1 设计目的 (1)熟悉和掌握MATLAB程序设计方法。 (2)学习和掌握MATLAB图像处理工具箱。 (2)了解图像分割和图像二值化的原理。 (3)掌握图像二值化技术阈值的选取。 (4)将原彩色图像变为二值化后的图像，通过二维最大熵图像分割法对图像进行分割达到预期目的。 1.2 设计要求 (1)了解图像变换的意义和手段。 (2)熟悉最大熵和二值化的基本性质。 (3)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像处理。 (4)理解图像分割的原理，了解其应用，掌握最大熵和二值化分割的方法。

2 设计方案 2.1 图像二值化 图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特。 征信息的保留。因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。 2.2 最大熵原理 最大熵原理：最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。 图像分割中最大熵的引入：在图像分割中若假定以灰度级T 分割图像，则图像中低于灰度级T 的像素点构成目标物体,高于灰度级T 的像素点构成背景那么各个灰度级在图像分割后的两区域中的概率如下： O ：t i N N (0<=i<=t) （3.2.1） B ： t i N N N - (t+1<=i<=255) （3.2.2） 其中Ni 为图像中灰度级为i 的像素点个数，Nt 为灰度级从0～t 的像素点总和，N 为 图像总像素点，t 为假定灰度阈值T 。 ) l og()( t i t i N N N N H ∑-= (0<=i<=t) （3.2.3） ) log()( t i t i B N N N N N N H ---=∑ (t+1<=i<=255) （3.2.4）

数字图像处理报告 图像二值化

数字图像处理实验报告 实验二灰度变换 实验目的：通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法 实验内容： 掌握基本的灰度变换：图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1．图像反转、对数变换、幂次变换 I=imread('fengjing.jpg'); J=im2double(I); subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图'); K=255-I; subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转'); L=3.*log(1+J); subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3'); M=10.*log(1+J); subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10'); N=10.*(J.^0.2); subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2'); P=10.*(J.^2.5); subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换，γ=2.5'); 2．图象二值化 方法一：

I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I); for i=1:m for j=1:n if I(i,j)<128 I(i,j)=0; else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256 I(i,j)=255; end end end subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二： I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); J=find(I<128); I(J)=0; J=find(I>=128); I(J)=255; title('图像二值化（阈值为128）'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');

图像二值化算法研究与实现

图像二值化算法研究与实现 摘要：图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对VC++ 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了图像二值化算法以及利用VC++软件工具进行算法的实现。论文重点实现了图像分割技术中常用灰度图像二值化算法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；二值化；VC++； 1.引言 1.1 图像与数字图像 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 数字图像：数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。图像处理的基础是数字，主要任务是进行各种算法设计和算法实现。 图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。初创期开始与20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理。在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特别是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够担当起图形图像处理的任务。超大规模集成电路（Very Large Scale Integration, VLSI）的出现更使处理速度大大提高，设备造价也进一步降低，极大地促进了图形图像系统的普及和应用。20世纪90年代是图像处理技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求极高。 1.3 图像二值化原理及意义 图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设定某一阈值将灰度

图像二值化中阈值选取方法研究

目录 摘要 ................................................................. III Abstract............................................................... IV 第一章绪论. (1) 1.1 图像与数字图像 (1) 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 (2) 1.3 灰度图像二值化原理及意义 (4) 第二章软件工具——MATLAB (6) 2.1 MATLAB概述 (6) 2.2 MATLAB的工作环境 (6) 2.3 MATLAB图像处理工具箱 (8) 2.4 工具箱实现的常用功能 (9) 第三章图像二值化方法 (11) 3.1 课题研究对象 (11) 3.2 二值化方法研究动态 (13) 3.3 全局阈值法 (18) 3.4 局部阈值法 (18) 第四章 Otsu方法和Bernsen方法 (20) 4.1 Otsu算法分析 (20) 4.2 Otsu方法流程图 (22) 4.3 Bernsen算法分析 (23) 4.4 Bernsen方法流程图 (23) 第五章 Otsu方法和Bernsen方法实验比较 (25) 5.1 Otsu方法实验结果分析 (25)

5.2 Bernsen方法结果分析 (27) 5.3 0tsu方法和Bernsen方法实验结果比较 (28) 5.4 结论 (29) 结束语 (31) 参考文献 (32) 致谢 (33) 附录：源代码 (34)

摘要 在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法

灰度图像二值化方法研究

灰度图像二值化方法研究 摘要:在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术和边缘检测中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；边缘检测；二值化；Matlab；Otsu算法；Bernsen算法 Gray image binarization method Abstract:Human beings obtain a lot of information, among which the visual information is about 60%, the sense of hearing about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for human beings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an important technology in image pre-processing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth. In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced; then, the development of Matlab7.0 and its application in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on Matlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology and Marginal Detection , such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and compares the experimental results of the above algorithms. Keywords:Image processing；Marginal Detection；Binarization, Matlab；Otsu algorithm；Bernsen algorithm

灰度图像二值化方法matlab代码

OTSU算法代码： I=imread('****'); th=graythresh(I); J=im2bw(I,th); subplot(121) imshow(I); subplot(122) imshow(J); Bernsen算法代码： clc; clear all close all I=imread('****'); [m,n] = size(I); I_gray=double(I); T=zeros(m,n); M=3; N=3; for i=M+1:m-M for j=N+1:n-N max=1;min=255; for k=i-M:i+M for l=j-N:j+N if I_gray(k,l)>max max=I_gray(k,l); end if I_gray(k,l)

for i=1:m for j=1:n if I_gray(i,j)>T(i,j) I_bw(i,j)=255; else I_bw(i,j)=0; end end end subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(I_bw); 改进的Bernsen算法代码：clc; clear all close all I=imread('****'); I_gray=double(I); [m,n] = size(I); a=0.3; A=0;T1=0;S=0; for i=1:m for j=1:n A=A+I_gray(i,j) ; end end A=A*0.9; while(S

灰度图像二值化处理

内蒙古科技大学本科毕业论文 二〇一二年四月

摘要 本文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；还介绍了灰度图像和图像二值化的概念及其表示形式；对图像灰度化和图像二值化的优缺点作了简单的的介绍；重点介绍了灰度图像的二值化方法研究，其包括的内容有二值化研究动态和研究方法；对全局阈值法；局部阈值法这两种方法进行了研究讨论。关键字：图像处理、二值化、图像、阈值

Abstract This paper introduces the image and digital image processing technology of some concepts and related knowledge; also introduced the gray-scale image and the images of the two values of the concept and its representation; grayscale images and images of the two values of the advantages and disadvantages to make simple introduction; mainly introduces two gray image binarization method, its includes the contents of two values of research and research methods; the global threshold method; local threshold method, the two methods are discussed. Keywords:image processing, image, threshold value of two,

基于二值化聚类的图像文字提取算法

第２９耘第ｌ期２００９弗１月 计算机应用 ＪｏｕｆｎａＩｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｖ０１．２９Ｎｏ．１ Ｊ柚．２００９ 文章编垮：１００ｌ一９０８ｌ（２００９）０１一∞５７—０３ 基于二值化聚类的图像文字提取算法 戴维，张申生 ｆ上海交通太攀计算概辩学与工程系，上海２。０２∞） 《‰耐ｍａｉｌｓ＠１２６．∞ｍ） 摘娄：为解决渐变色给文字提取聚褰算法带来的问题，研究与实现了基于二值化浆粪的瞄像文字提取算法。 图像ｊ瓯过一系列预处理后，得到了利于聚粪的羔值图像，根据背景图像区域特征，对围像娥行聚类分块。再利用文字豳像区域特征，聚类识别出文字区域。实验表明，谈算法在各类图像上取得了理想的救袋。 关键词：聚类分析；图像分割；文字提取 巾凰分类号：１Ｐ１８；ＴＰ３９１．４３文献橼悫粥：Ａ Ｔｅ赋ｅｘｔｒａｅ耄ｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈ雌ｂａｓｅｄ舳ｂｉｎａｒｙｃｌｌｌｓ您ｄｎｇ ＤＡｌＷｅｉ，Ｚ疆Ａ嚣ＧＳ羹ｅｎ．ｓ囊ｅｌ瑗 （露甲口脚麟ｌ酽舀弹瓣＆细靴戤ｄ融澎ｒ蒯８爵飘碍ｇ鸯《蠡蹦臻落‰慨踟训钧０拱锤貔蠢孵》Ａｂｓｔ雌娃：Ｔｏｄｅａｌ试ｍｌｈｅｇｒａ击ｅｎｌｐ曲ｌ删汹ｔｈｅｅｌｕｓｔｅｄｎｇｐ蛰。ｃｅｓｓｏｆ蝌ｅｘ确瓣ｔ｛釉，黼ａ１９０ｒｉｔｈｍｂ豳酣傩ｂｉ船ｒｙｃｌｕ释Ｉｅｒｉｎｇｗ酗ｐｍｐ０８ｅｄ．强ｅ嘶莓ｎａｌｉｍａｇｅｗ黼ｃｏｎＶｅｒｔｅｄｔｎｂｉｎａｒｙｈｉｔＴｎｆＩｐａｎｅｒｐｒｅ婵）ｃ嘴８ｉ嘴＋％ｅｂａｃｋ学ｍｕｎｄｂ王ｏｃｋｓ０ｆｔｈｅｉｍａｇｅｗｅｒｅｃｌｕｓｔｅｒｅｄｂｙｔＩｌｅｒｅｇｉｏｎｆｅａｔｕ坤ｓ，ａｎｄｔＩ＂ｎｔｅｘｔｂｌｏｃｋ亭ｗｅｒｅ阳ｃｏ印ｉｚｅｄｂｙｔｈｅｄｉ８侧ｂｕ娃ｏｎｆｅａｔｕｍｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅ而ｍｅｎｔ８ｈａｗ目ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄａｃｈｉｅｖｅｓｓａｔｉ“ａｃｔｏｒｙ瑚ｕｌｔｏｎｖａ“ｏｕ９ｋｉｎｄｓ“ｉｍａｇｅｓ． Ｋｅｙ’阳ｒｄｓ：ｃｌｕ８ｔｅ而ｎｇａｎａｌｙｓｉｇ；ｉｍａｇｅｓｅ辩∽ｎｔ８；．ｔｅｘｔｅｘｔＩ黜ｔｉｏｎ ０引崔１预处理 文窄摄驭魁文字识别技术的基础，对于缭定的一蠛包含 文字的能爨，文字撵取莓法毖够赣氆该位蹬上包禽文本戆迸 壤。鸯了遮夔嚣城数蹇，裁链遥一多对每拿涎蠛馁浚舅ｌ运葵， 簸霖褥文字分类并簪｛剩。“。困踅，文字提取葵滚楚交字谈裁 系统瓣蘩础，轰援会影嚷弼后续的识鄹算法的效爆。 ｉ暖年米，涌现出大量存关予义率掇取算法的研究阳。】。文献［６］利用罔像的密庹熬和也劳实现了一个文本Ⅸ域提取的系统，并用支持向馘机进行区域的校验，他们的系统在用摄像头热摄的３２０×２４０解析度图像｝：。取缮了魄较好的羧巢。文簸［７】翻嚣撩骧猿号表示，获爱窳鹜祭豹图像ｌ：撵取出义本避壤。文献［８】利用线性鹰换的方法进行文本 ｌ原ｌ甜像 ● ｊｊｊｉ处蚓 （灰度化．阚值化，长线剔除） ● 背景色鬻瑟 （｛‘字捌搜索） ● ｌ文术壤粪 ｌ（矩形｛鬟索》 ｛ ｜产生鑫令义零嚣城 ｝ ｌ鑫令区域缬铰虢 鼹ｌ文本分割系统结梅 分割。弗和其他的方法做ｊ．比较。 谯总结｜ｊ｛『人经验的基础上畔。１“，本文摄ｆ｛ｊ一种二值化聚类的湖像义字提取算法，并在各类图像上与现彳『算法做了比较。利用文字在二值网像上的分布特征，将对嘲像ｔ的点进行聚类，十字型搜索与矩形搜索的策略自．效地城避了其实模型。实验结果验证ｒ算法的效率和有效性。 黪个袭缭的结构如图ｌ所示，原网像经过颓簸瑗聪，是通过费蒙魏聚类，菇运遘文本蒙粪，最后产生各个文本撼壤。 设输入＿二缝图像数据为“ｍ，站），ｍ，ｎ为正整数。 对予嚣像上每个淼，（ｉ，∞＝（繇，毽，嚣。），其中Ｏ≤；《ｍ，０≤ｊ＜ｎ，０≤懿，瓯，嚣。《２５５，趣为歪整数。表示霉个点在嚣Ｇ８色彩奄淹下麴套拿分爨。 为了提高聚类簿法的成功率，簧对蚕像傲一系弼霰处毽。１．１灰度亿 根据心理学研究褥蹦的人类色彩感光特性【Ｉ“，可以用下式计算得到各个点的灰艘德。 ｙ＝０．２２９×Ｒ＋０。５８７×Ｇ＋Ｏ．１１４×曰（１）为避免浮点数计算，加快计算速度，可以用式（２）代替式（１）运箅。 ｙ＝（２２９×Ｒ＋５８７×Ｇ＋１１４ｘ矗＋５００）／１０００（２）其中考虑了整数除法的羽含五人。 式｛２）可迸一步麓化为： ｙ＝（２３×蠢＋５９ｘ＃＋ｌｌ×嚣年弱）／１∞（３）这嫠｛譬运算瑟雩闯遽一痧壤缎。实验薅，系凌采援式《霹）透褥获度霓诗算。 ｙ＝（７７ｘ露＋１５ｌｘＧ十２８×疗＋１２８）／２５６（４）式（４）除以２的幂次，编译器会将其优化为移位操作，从而达到运行时间的优化。 灰度化后的幽像见图２。 图２缀避获壤他之后的测试图像 ｌ。２二值纯 经建获痉证磊，潮豫，乏掰餐戆轰豹莰褒篷变巍０受菸５之 羧藕瓣期：２０蕊一湃一瓣；禧回墨期：２∞８一嚣一２２。 僚赣麓介：簸维（拇昭一）．男＋溯１０宜昌入，硬±骄懿擞，圭簧镪｝究方彝：普遥｛｝葬、模式识别；张串妻奠（１鲻ｌ一），舅，上海天，教授，博士生 导师，荛夔研究方向：普适计算、多媒体潞强信息处理。 　万方数据

灰度图像二值化方法matlab代码[1]

Bernsen算法代码： clc; clear all close all I=imread('****'); [m,n] = size(I); I_gray=double(I); T=zeros(m,n); M=3; N=3; for i=M+1:m-M for j=N+1:n-N max=1;min=255; for k=i-M:i+M for l=j-N:j+N if I_gray(k,l)>max max=I_gray(k,l); end if I_gray(k,l)T(i,j) I_bw(i,j)=255; else I_bw(i,j)=0; end end end subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(I_bw);

改进的Bernsen算法代码：clc; clear all close all I=imread('****'); I_gray=double(I); [m,n] = size(I); a=0.3; A=0;T1=0;S=0; for i=1:m for j=1:n A=A+I_gray(i,j) ; end end A=A*0.9; while(Smax max=I_gray(k,l); end if I_gray(k,l)

一种改进的双阈值二值化图像分割方法

一种改进的双阈值二值化图像分割方法 【摘要】在图像的二值化计算中，由于图像灰度复杂度的不同、目标内部细节复杂、灰度值渐变、目标与背景之间灰度值差距较小等原因，用传统的二值化方法计算，图像分割目标与背景的缺失不容忽视。本文采用改进的双阈值算法计算出两个阈值和，在一定程度上减小了单阈值分割图像带来的图像缺失、误判等问题。 【关键词】二值化；；双阈值；评价函数 1.引言 图像阈值分割[1]是一种广泛使用的图像分割技术，它利用图像中要提取的目标与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类区域（目标和背景）的组合，以确定图像中每一个象素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像，图像二值化处理的关键是阈值的选择。国内外学者研究表明，普通的阈值选择方法应满足不受图像质量及图像类型的限制、能保留足够的图像特征信息、可实现对不同图像阈值的自动选择、效率代价可以忍受等几方面的要求[2][3]。 常见的二值化算法有，全局阈值二值化，包括迭代法、算法、最大熵法；局部阈值二值化，包括算法、算法等。本文重点介绍了传统的算法，该算法虽然在实际图像的分割中实现了阈值的自动选取，二值化处理效果较好，但是具体实验发现，法致命的缺陷是当目标与背景灰度差不明显时，会出现目标背景误判、缺失的问题，导致丢失图像的大量原始信息，因此其应用受到限制[6]。 本文提出一种基于方法的改进双阈值二值化，目标背景误判、缺失这一问题得到了较好的解决。 2.二值化图像分割 假设图像有个灰度等级，用阈值将其分为2个区域。求得两个区域的像素与图像总像素之比、灰度均值，继而求得关于阈值的类间方差函数，使得类间方差为最大值的，即是分割图像的最佳阈值。 3.改进的双阈值二值化 3.1 改进的二值化方法 5.总结 本文给出的方法，即基于方法，设置使得类间最大，类内最小的评价函数，求得阈值；在单阈值的基础上，通过设置权值，求得双阈值。实验证明，本文方

图像二值化及模板匹配matlab实现

图像二值化 图像的二值化处理(4张) 就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。 使用matlab编程实现两幅图像的块匹配操作 其中 rgb_image=imread('A.bmp'); gray_image=rgb2gray(rgb_image); image=double(gray_image); ed_image=image; rgb_back=imread('B.bmp'); 红色部分表示要匹配的两张图片 附件所含文件： 附件中m文件代码： 复制内容到剪贴板 代码: clear; echo off; % for g=267 % a1=imread([num2str(g),'.jpg']); rgb_image=imread('A.bmp'); gray_image=rgb2gray(rgb_image);

image=double(gray_image); ed_image=image; rgb_back=imread('B.bmp'); gray_back=rgb2gray(rgb_back); back=double(gray_back); [y1,y2,x1,x2]=rowcol(back,image); [M,N]=size(back); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %相关系数法%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=x1:5:x2 for j=y1:5:y2 I=image(i:i+4,j:j+4);%块 T=back(i:i+4,j:j+4); aver_I=mean(mean(I));%块均值 aver_T=mean(mean(T)); sub_I=I(1:5,1:5)-aver_I;%每块与均值之差 squ_sub_I=sub_I.*sub_I;%差值平方 sum_sub_I=sum(sum(sub_I)); %差值之和 sum_squ_sub_I=sum(sum(squ_sub_I));%差值平方和 sub_T=T(1:5,1:5)-aver_T; squ_sub_T=sub_T.*sub_T; sum_sub_T=sum(sum(sub_T)); sum_squ_sub_T=sum(sum(squ_sub_T)); mul=sub_I.*sub_T; sum_mul=sum(sum(mul)); %分子 R=sum_mul/((sqrt(sum_squ_sub_I))*(sqrt(sum_squ_sub_T))); if R>0.9 image(i:i+4,j:j+4)=255; end end end image(x1:x2,y1)=255; image(x1:x2,y2)=255; image(x1,y1:y2)=255; image(x2,y1:y2)=255; h=mat2gray(image); figure,imshow(h) ed1=edge(ed_image,'canny',0.08); ed2=edge(ed_image,'prewitt',14); ed=ed1&ed2; % figure,imshow(ed) % figure,imshow(ed1) % figure,imshow(ed2)

图片的黑白处理(二值化)

图片的黑白处理（二值化） 原始圖片 黑白處理后圖片 原始圖片： 黑白處理后圖片： 部分处理代码： https://www.wendangku.net/doc/e86492881.html, code …… Dim ts2 As IThresholder = New GlobalMeanThreshold(inbmp) Dim tsBMP As New Bitmap(PictureBox1.Width, PictureBox1.Height) ts2.RenderToBitmap(tsBMP) PictureBox6.Image = tsBMP PictureBox6.Height = PictureBox1.Height PictureBox6.Width = PictureBox1.Width PictureBox6.Left = 0 PictureBox6.Top = 0 …… 理论知识： 灰度图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。 灰度图像的二值化没有固定的算法,根据图像区域中目标物体的不同而有不同的二值化算法.目前最主要的方法有：最大值法，平均值法，加权平均值法 如下边代码： Private Function SetBitMapToBlackAndWhite(bmp As Bitmap) As Bitmap

图像处理系列方法之二——图像二值化固定阀值法

图像二值化固定阀值法 一 功能 用固定阀值法对图像进行黑白二值化处理。 二 原理 图像二值化是通过设定某个阀值，把具有灰度级的图像变换成只有两个灰度级的黑白图像。设输入图像为f ( x, y ),二值化后的图像为g ( x, y ), 阀值为T, 那么图像二值化的方法为： ???<≥=T y x f T y x f y x g ),(,0),(,255),( 三 使用说明 1） 打开CCS ，选择 C5402 Device Simulator 环境。 2） 打开工程：在 [Project] 菜单中选择 [Open] 选项，然后在打开的对话框中打开---- \ erzhi \ image912.pjt 。 3） 编译链接：在 [Project] 菜单中选择 [Rebuild All] 选项。 4） 载入程序：选择 [File] 菜单中的[Load Program] 选项，在打开的对话框中打开----\ erzhi \ Debug \ imag912.out 。 5） 将待处理的位图文件（如lena.bmp ）复制到文件夹----\ erzhi \ Debug 中。 6） 运行程序：在 [Debug] 菜单中选择Run 选项；根据output window 中的提示在弹出的第一个对话框中输入待处理的文件名（如 lena.bmp ），在第二个对话框中输入二值化阀值（如100）；在output window 中出现 ”zz ” 指示运行结束。 7） 查看结果：打开----\ erzhi \ Debug \ lena.bmp 位图文件，查看运行结果。 四 效果演示 下面左图为待处理的原图，右图为以100做为阀值处理后的二值化图像。

图像的二值化

图像的二值化 ①状态法 (1) ②判别分析法 (2) ③双固定阈值法 (2) 完成许多图像处理步骤之后,通常希望剔除图像中高于或低于某一值的像素。二值化也是图像分割的一种有效方法。图像的二值化是按以下式(3)进行的： 1,(,)(,)0,(,)k k k G i j T R i j G i j T ≥?=?

图2 双峰直方图 ②判别分析法 在灰度分布直方图中将灰度的集合用阈值T 分成两组，一组的灰度值低于阈值T ，另一组高于阈值T 。阈值T 就是两组灰度集合的最佳分离值，这就是判别分析法的基本思想。判别分析法通常是根据两组灰度平均值的方差(称为组间方差)和各组的方差(称为组内方差)的比来求出最佳分离阈值T 的，当组间方差与组内方差之比为最大时，对应的灰度分离值T 就是最佳分离值。 ③双固定阈值法 双固定阈值法使用两个固定的阈值12T T 与，并且12T T <。当图像中某一像素值(,)G x y 的值小于1T 时，就将像素值置为0或1；当图像中的像素值(,)G x y 在12T T 与之间时，就将像素值置为1或0；当图像中的像素值(,)G x y 大于2T 时，就将像素值置为0或1。根据具体应用要求选择0-1-0型或者1-0-1型二值化，若选择0-1-0型，则数学表达式如式(4)所示： 11220, (,)(,)1, (,)0, (,)G x y T G x y T G x y T G x y T