灰度最相近的K个邻点平均法
图像空间域平滑的几种简单算法
摘要：图像平滑或去噪就是为了抑制噪声，以达到改善图像质量的
目的，既可以在空间域又可以频率域中实现，在数字图像处理中起着重要的作用。本文将主要介绍空间域的几种平滑法的算法：邻点平均法、K 个邻点平均法、最大均匀性平滑，其中操作平台是matlab 7.1。
关键字：数字图像处理，图像平滑，K 个邻点平均法，最大均匀性
平滑
一、 局部平滑法（邻域平均法） 1、算法介绍
局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。因此，可以用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，以去除噪声，实现图像的平滑。
设有一幅 N ×N 的图像f(x,y)，若平滑图像为g(x,y),则有
可知邻域平均法就是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的一种简单
的去噪方法。
)
12.4-
如图所示：在3*3的窗口中将中心像素所包括的邻域和中心像素的均值作为中心像素的灰度值
在实际中由于第一行、最后一行、第一列、最后一列，不能满足有八个邻域的条件，因此将它们的数据保存不变，最后把这些数据和变化后的数据一起组成图像的灰度矩阵并显示出来。
2、软件流程图
3、算法处理效果图与分析
3.1算法效果图
图（1）
图（2）
3.2算法效果图分析
如图（1）：
对于picture(2,2)=106,其邻域有picture(1,1) ，picture(1,2)，picture(1,3)，picture(2,1)，picture(2,3)，picture(3,1)，picture(3,2)，picture(3,3)
其邻域平均后的值zuihou(2,1)= (picture(1,1) +picture(1,2)+picture(1,3)+ picture(2,1)+picture(2,2)+picture(2,3)+picture(3,1)+picture(3,2)+picture(3,3))/9=968/9=107.5555 56=108
而在图示中zuihou(2,1)=108和我们计算的结果吻合，说明算法正确
4、算法程序
picture =imread('pout.tif');
n=291;
m=240;
I=im2double(picture) ; %由于matlab中读入的图像是uint8的，在求平均值时很容易溢出，因此将其转换成double型进行运算
for h=1:m
X(1,h)=I(1,h);
X(291,h)=I(291,h);
end
for j=1:n%由于第一行第一列以及最后一行最后一列的值不改变，因此将他们的值单独取出来
X(j,1)=I(j,1);
X(j,240)=I(j,240);
end
for i=2:n-1
for j=2:m-1
X(i,j)=(I(i-1,j-1)+I(i-1,j)+I(i-1,j+1)+I(i,j-1)+I(i,j)+I(i,j+1)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j)+I(i+1,j+1))/9;%将中心像素的邻域和中心像素相加求平均值
end
end
zuihou=im2uint8(X);%将double型数据转换成uint8
imshow(picture),title('原图');
figure;
imshow(zuihou),title('3*3窗口邻点平均后的图像');
二、灰度最相近的K个邻点平均法
1、算法介绍
该算法的出发点是：在n×n的窗口内，属于同一集合体的像素，它们的灰度值的高度相关。因此，可用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。这就是灰度最相近的K个邻点平均法。
较小的K值使噪声方差下降较小，但保持细节效果较好；而较大的K值平滑噪声较好，但会使图像边缘模糊。
实验证明，对于3×3的窗口，取K=6为宜，因此采用3*3的六点邻域平均法。
此算法首先将中心像素和其邻域的差值求出来，然后对其求绝对值，将求绝对值后的数据排序，选出前六个作为要的邻域，但此时的六个数据已经是绝对值后的数据，不包含符号，因此要求一个排序程序中，创建一个二维数组，其中第一行存每个数据的标号，在排序移位的同时也将标号移位，用标号来追踪需要的数据，再根据标号找到与中心像素最接近的六个像素灰度值，将其和中心像素相加取平均值，作为中心像素的灰度值，解决了符号的问题。
2、软件流程图
3、算法处理效果图与分析
3.1算法效果图
图（3）
图（4）
3.2算法效果图分析
如图（3）所示：
picture(2,2)=106和它最接近的六个像素是picture(1,1)=107 picture(1,2)=108 picture(1,3)=107 picture(2,3)=108 picture(3,1)=107 picture(3,2)=106,将他们和picture(2,2)相加取平均值，picture(2,2)=（106+106+108+107+108+107+107）/7=107。
而在last数组中可以清晰的看到picture(2,2)=107，与计算结果相符合，说明算法正确性。
4、算法程序
picture =imread('pout.tif');
n=291;
m=240;
I=im2double(picture) ;%由于matlab中读入的图像是uint8的，在求平均值时很容易溢出，因此将其转换成double型进行运算
for h=1:m
X(1,h)=I(1,h);
X(291,h)=I(291,h);
end
for j=1:n
X(j,1)=I(j,1);
X(j,240)=I(j,240);
end
for i=2:n-1
for j=2:m-1
I1=I(i-1,j-1)-I(i,j);%求邻域和中心像素的差值
I2=I(i-1,j)-I(i,j);
I3=I(i-1,j+1)-I(i,j);
I4=I(i,j-1)-I(i,j);
%I5=I(i,j)-I(i,j);
I6=I(i,j+1)-I(i,j);
I7=I(i+1,j-1)-I(i,j);
I8=I(i+1,j)-I(i,j);
I9=I(i+1,j+1)-I(i,j);
shuzu=[I1,I2,I3,I4,I6,I7,I8,I9];%将差值放在数组中保存
jueduizhi=abs(shuzu);%对差值求绝对值
paixu=[1,2,3,4,5,6,7,8;jueduizhi];%对每个差值添加一个标号for s=1:8%对差值排序，为了更好的提取原来的值，在排序的时候也将标号一起移动for g=s+1:8
if paixu(2,s)>paixu(2,g)%对数组按从小到大排序
midd=paixu(2,s);
paixu(2,s)=paixu(2,g);
paixu(2,g)=midd;
midd1=paixu(1,s);%在排序的时候也将差值的标号一起移动
paixu(1,s)=paixu(1,g);
paixu(1,g)=midd1;
end
end
end
K(1)=shuzu(paixu(1,1));%根据对应的标号找到原来的对应的差值
K(2)=shuzu(paixu(1,2));
K(3)=shuzu(paixu(1,3));
K(4)=shuzu(paixu(1,4));
K(5)=shuzu(paixu(1,5));
K(6)=shuzu(paixu(1,6));
average=(K(1)+K(2)+K(3)+K(4)+K(5)+K(6)+7*I(i,j))/7;%将和中心像素最接近的六个像素和中心像素相加求平均值
X(i,j)=average;
end
end
zuihou=im2uint8(X);%将double型数据转换成uint8
imshow(picture),title('原图');
figure;
imshow(zuihou),title('K点邻域后的图像');
三、最大均匀性平滑
1、算法
该算法先找出环绕图像的每个像素的最均匀区域，然后用该区域的灰度均值代替原来像素的灰度值。此算法用环绕图像中每像素的方差的大小来判断哪一个邻域是最均匀的邻域，根据最小方差找到最均匀的邻域，然后将这些邻域像素的均值替代原来像素的灰度值.
对于3*3的窗口，每一个像素有可能在九个邻域中，因此可以找出这九个邻域，分别求出它们的方差，然后对方差排序，找出最小的那个方差，用switch语句判断排序后的最小的那个方差，如果是那一个邻域的方差，则将那个邻域的平均值做该像素的灰度值。
由于第一、二行，最后一行，倒数第二行，第一、二列，最后一列，倒数二列，不能满足九个邻域，因此将它们的数据保存不变。最后这些数据和变化后的数据一起组成图像的灰度矩阵并显示出来。
2、软件流程图
3、算法处理效果图
图（5）
图（6）
4、算法程序
picture =imread('pout.tif');
n=291;
m=240;
I=im2double(picture) ;%由于matlab中读入的图像是uint8的，因此将其转换成double型进行运算
for h=1:m
X(1,h)=I(1,h);% 由于第一、二行行，最后一行，倒数第二行，第一、二列，最后一列，倒数二列，不能满足九个邻域，因此我们将它的数据保存起来不变。最后和变化后的数据一起组成图像的灰度矩阵，并显示。
X(2,h)=I(2,h);
X(3,h)=I(3,h);
X(289,h)=I(289,h);
X(290,h)=I(290,h);
X(291,h)=I(291,h);
end
for j=1:n
X(j,1)=I(j,1);
X(j,2)=I(j,2);
X(j,3)=I(j,3);
X(j,238)=I(j,238);
X(j,239)=I(j,239);
X(j,240)=I(j,240);
end
for i=3:n-2
for j=3:m-2
F1=[I(i-2,j-2),I(i-2,j-1),I(i-2,j),I(i-1,j-2),I(i-1,j-1),I(i-
1,j),I(i,j-2),I(i,j-1),I(i,j)];%取出每个邻域的像素值
F2=[I(i-2,j+1),I(i-2,j-1),I(i-2,j),I(i-1,j+1),I(i-1,j-1),I(i-
1,j),I(i,j+1),I(i,j-1),I(i,j)];
F3=[I(i-2,j+1),I(i-2,j+2),I(i-2,j),I(i-1,j+1),I(i-1,j+2),I(i-
1,j),I(i,j+1),I(i,j+2),I(i,j)];
F4=[I(i+1,j-2),I(i+1,j-1),I(i+1,j),I(i-1,j-2),I(i-1,j-1),I(i-
1,j),I(i,j-2),I(i,j-1),I(i,j)];
F5=[I(i+1,j+1),I(i+1,j-1),I(i+1,j),I(i-1,j+1),I(i-1,j-1),I(i-
1,j),I(i,j+1),I(i,j-1),I(i,j)];
F6=[I(i+1,j+1),I(i+1,j+2),I(i+1,j),I(i-1,j+1),I(i-1,j+2),I(i-
1,j),I(i,j+1),I(i,j+2),I(i,j)];
F7=[I(i+1,j-2),I(i+1,j-1),I(i+1,j),I(i+2,j-2),I(i+2,j-1),I
(i+2,j),I(i,j-2),I(i,j-1),I(i,j)];
F8=[I(i+1,j+1),I(i+1,j-1),I(i+1,j),I(i+2,j+1),I(i+2,j-1),I
(i+2,j),I(i,j+1),I(i,j-1),I(i,j)];
F9=[I(i+1,j+1),I(i+1,j+2),I(i+1,j),I(i+2,j+1),I(i+2,j+2),I
(i+2,j),I(i,j+1),I(i,j+2),I(i,j)];
I1=var(F1);%求方差
I2=var(F2);
I3=var(F3);
I4=var(F4);
I5=var(F5);
I6=var(F6);
I7=var(F7);
I8=var(F8);
I9=var(F9);
shuzu=[I1,I2,I3,I4,I5,I6,I7,I8,I9];%将方差放在一个数组中
sort (shuzu);%对方差排序
switch shuzu( 1)%判断最小方差属于哪一个邻域
case I1
junzhi=(I(i-2,j-2)+I(i-2,j-1)+I(i-2,j)+I(i-1,j-2)+I(i-1,j-1)
+I(i-1,j)+I(i,j-2)+I(i,j-1)+I(i,j))/9;
case I2
junzhi=(I(i-2,j+1)+I(i-2,j-1)+I(i-2,j)+I(i-1,j+1)+I(i-1,j-1)+I
(i-1,j)+I(i,j+1)+I(i,j-1)+I(i,j))/9
case I3
junzhi=(I(i-2,j+1)+I(i-2,j+2)+I(i-2,j)+I(i-1,j+1)+I(i-1,j+2)
+I(i-1,j)+I(i,j+1)+I(i,j+2)+I(i,j))/9;
case I4
junzhi=(I(i+1,j-2)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j)+I(i-1,j-2)+I(i-1,j-1)
+I(i-1,j)+I(i,j-2)+I(i,j-1)+I(i,j))/9;
case I5
junzhi=(I(i+1,j+1)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j)+I(i-1,j+1)+I(i-1,j-1)
+I(i-1,j)+I(i,j+1)+I(i,j-1)+I(i,j))/9;
case I6
junzhi=(I(i+1,j+1)+I(i+1,j+2)+I(i+1,j)+I(i-1,j+1)+I(i-1,j+2)
+I(i-1,j)+I(i,j+1)+I(i,j+2)+I(i,j))/9;
case I7
junzhi=(I(i+1,j-2)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j)+I(i+2,j-2)+I(i+2,j-1)
+I(i+2,j)+I(i,j-2)+I(i,j-1)+I(i,j))/9;
case I8
junzhi=(I(i+1,j+1)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j)+I(i+2,j+1)+I(i+2,j-1)
+I(i+2,j)+I(i,j+1)+I(i,j-1)+I(i,j))/9;
case I9
junzhi=(I(i+1,j+1)+I(i+1,j+2)+I(i+1,j)+I(i+2,j+1)+I(i+2,j+2)
+I(i+2,j)+I(i,j+1)+I(i,j+2)+I(i,j))/9;
end
X(i,j)=junzhi;%将九个邻域中像素最均匀的邻域的均值赋给该像素
end
end
zuihou=im2uint8(X);%将double型数据转换成uint8
imshow(picture),title('原图');
figure;
imshow(zuihou),title('最大均匀性平滑后的图像');
结束语：
这几种算法结合课件上的资料以及查找的相关的资料，历时三天完成了，由于还有考试，现在还有一种算法没能实现，回想这几天的设计主要有以下一些感想：
1、刚开始时，每次对中心像素和邻域像素相加后取平均值后的数据都是255，我
们百思不得其解，后来在网上查了好久才知道，matlab中读取的图像都是八位
的，其最大值只有255因此当我们把九个数相加后就超过了255，因此它会自
动的取255.于是在im2double中将uint8数据类型转换为double型，再在整个数
据运算完了以后调用im2uint8将double数据转换为uint8并显示出来。问题得
到圆满地解决。
2、邻域平均法的算法实现很顺利，没有费太多的时间，而在灰度最相近的K个邻
点平均法中我们遇到了很多问题，首先是如何找出和中心像素最接近的六个邻
域像素，将相邻的八个邻域（因为3*3的窗口）和中心像素相减后的绝对值最
小的六个作为中心像素最接近的邻域像素，但是当我们将最邻域像素和中心像
素相减后的绝对值排序后，取出最接近的六个绝对值后，却无法追踪原来的数
据，从而无法找出我们需要的和中心像素最接近的六个邻域像素的灰度值。这
个问题困扰了我们好久，后来，我们想到了构建一个二维数组，其中第一行存
每个差值的标号，在对差值排序移位的同时也将我们的标号移位，这样就可以
用标号来追踪我们需要的数据，最后根据标号找到与中心像素最接近的六个像
素灰度值，将其和中心像素相加取平均值，作为中心像素的灰度值。如此循环
得到每个中心像素的灰度值。
3、第三种算法的缺点是运行时间长，大约计算机要计算3--5秒,不适合工程运用，
有待进一步改进。
4、MatLab理想低通滤波及高通滤波
5、2010-05-10 15:16
function IdealHighFilter(Img, p,q,d)
if ~isgray(Img)
Img=rgb2gray(Img);
end;
subplot(2,2,1),imshow(Img),title('原图像');
f=fftshift(fft2(Img));
subplot(2,2,2),imshow(abs(f),[]),title('原图像的傅里叶频谱'); subplot(2,2,3),imshow(log(abs(f)),[]),title('原图像的傅里叶变换取对数频谱');
[a b]=size(f);
a0=round(a/2);
b0=round(b/2);
for i=1:a
for ii=1:b
dis=sqrt((i-a0)^2+(ii-b0)^2);
if dis>=d
h=1;
else h=0;
end;
s(i,ii)=(p+q*h)*f(i,ii);
end;
end;
s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));
subplot(2,2,4),imshow(s),title('高通滤波后所得图像');
end
function IdealLowFilter(Img, d)
if ~isgray(Img)
Img=rgb2gray(Img);
end;
subplot(2,2,1),imshow(Img),title('原图像');
f=fftshift(fft2(Img));
subplot(2,2,2),imshow(abs(f),[]),title('原图像的傅里叶频谱'); subplot(2,2,3),imshow(log(abs(f)),[]),title('原图像的傅里叶变换取对数频谱');
[a b]=size(f);
a0=round(a/2);
b0=round(b/2);
for i=1:a
for ii=1:b
dis=sqrt((i-a0)^2+(ii-b0)^2);
if dis<=d
h=1;
else h=0;
end;
s(i,ii)=h*f(i,ii);
end;
end;
s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));
subplot(2,2,4),imshow(s),title('低通滤波后所得图像'); end
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图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract:Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering
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小间距LED显示屏解决方案 何国经杨城蔡宗达 西安诺瓦电子科技有限公司，西安电子科技大学，聚积科技股份有限公司 1概述 小间距LED显示屏是指LED点间距在P2.5以下的室内LED显示屏。小间距LED显示屏与其他室内显示设备相比，具有无缝拼接、模块化维护、色彩自然真实、显示均匀性更好，色域空间更宽等优点，小间距LED显示屏在室内显示市场具有巨大潜力。 但同时，小间距显示屏也面临众多挑战。显示效果（如余辉、第一扫偏暗、低灰处发红、低灰亮度不均匀等）、大分辨率带载、拼接缝隙一直是高密度小间距LED显示屏的瓶颈，限制了小间距LED显示屏的应用。针对以上问题，本文分析了各个问题的成因，并提出了相应的解决方案。 2小间距显示屏之图像显示 小点间距显示屏的图像显示效果受余晖、第一扫偏暗、低灰处发红、低灰亮度不均匀等等问题的影响严重。 余辉是由于扫描屏在扫瞄过程中，电荷在灯板寄生电容中逐渐积累，导致 LED 非预期的出现微亮。透过斜线图案测试，可以观察到点亮的 LED 附近灯点也会微微地被点亮。余辉现象会造成图像模糊。 第一扫偏暗的成因于在换行扫时，灯板寄生电容中累积电荷，在第一行扫开启时，累积的电荷影响 LED 电流，导致 LED 亮度偏暗。 低灰白平衡色偏则是因为R、G、B 三色 LED 的寄生效应不同，通常R LED受的影响较小，R LED亮度会略大于 G/B LED，以致产生低灰处发红现象。 低灰亮度不均匀的成因主要来自LED的不一致性，以及驱动芯片自身的差异。 上述问题，可以通过驱动IC与控制系统配合进行抑制。目前，已经有高端驱动IC集成了针对上述问题的处理功能和调节接口。利用控制系统进行参数调整，即可有效改善显示屏的显示效果。 3小间距显示屏之大面积带载
基于阈值的灰度图像分割
对以CPT算法为主的灰度阈值化方法的研究 目录： 第一章：绪论 第二章：图像的预处理 第三章：图像分割概述 第四章：灰度阈值化图像分割方法 第五章：CPT算法及其对它的改进 第六章：编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章：实验结果与分析 第一章：绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20％，视觉占60％，其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20％。所以，作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理，即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片，它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力，数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去，并且每产生一种新方法，人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时，数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域，是数字图像处理中的重要问题，是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题，同时它也是一个经典的难题。几十年来，很多图像分割的方法被人们提出来，但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多，有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法，但确是一种十分简单而有效的方法，近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索，取得了显著的成就，使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中，本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨，并对其存在的不足加以改进，从而作出性能优良的计算机算法；由于目前很多方法各有其特点，所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去，并对其加以评价。 第二章：图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响，所采集的医学图
基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法
中北大学 毕业设计（论文）任务书 学院、系： 专业： 学生姓名：车永健学号： 设计(论文)题目：基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日
任务书填写要求 1．毕业设计（论文）任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计（论文）开始前一周内填好并发给学生； 2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴； 3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计（论文）完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写； 4．任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。学生的“学号”要写全号（如020*******,为10位数），不能只写最后2位或1位数字； 5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。
毕业设计（论文）任务书
毕业设计（论文）任务书 3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)： 1、论文一份； 2、程序代码及图像结果； 3、英文翻译一份。 4．毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料，完成开题报告； 学习有关知识，方案确定，完成中期报告；完善算法并仿真验证； 撰写、修改、评阅毕业论文； 论文答辩 学生所在系审查意见： 系主任： 年月日
数字图像灰度图像二值化实验报告matlab实现
数字图像处理 实验报告 实验二灰度图像的二值化处理 学号 姓名 日期
实验二灰度图像的二值化处理 一、实验目的 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。 二、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、灰度图像二值化处理。 三、实验要求 1、自己选择灰度图像。 2、选择多种阈值分割算法，并比较和分析图像二值化处理的结果。 3、使用VC++编程序。 四、设计思想（阈值选取算法） 灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像,将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使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。阀值分割选取算法有:典型的全局阀值算法的Otsu 算法、局部阀值方法中的Bersen算法、灰度拉伸法、直方图方法等等。 1.Otsu算法的设计思想：设阀值将图像分割成两组，一组灰度对应目标， 另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。对图像设阈值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。 2.Bersen算法的设计思想：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。 3.灰度拉伸算法设计思想：灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一 种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。 4.直方图算法的设计思想：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个 灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。 五、源程序（附上注释） 1. OTSU算法代码： I=imread('2.jpg'); th=graythresh(I); J=im2bw(I,th); subplot(121) imshow(I); subplot(122) imshow(J);
灰度图像分割算法的研究
安徽建筑工业学院 毕业设计 (论文) 课题灰度图像分割算法的研究 专业电气工程及其自动化 班级 07城建电气3班 学生姓名郑鹏 学号 指导教师栾庆磊 2011 年 04 月 16 日
摘要 边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一，也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别等图像分析和处理中。因此，图像边缘的检测方法，一直是图像处理与分析技术中的研究热点。然而，至今发表的有关边缘检测的理论和方法尚存在许多不足之处，比如在检测精度和去噪方面很难达到令人满意的效果。本次毕业设计针对边缘检测中存在的问题，在对一些传统和新兴的边缘检测方法进行归纳的基础上，围绕灰度图像的边缘检测拟开展以下创新性和探索性工作：拟研究和分析常用的图像滤波方法，拟设计一种将改进中值滤波方法，拟研究Sobel算子和Laplacian算子在边缘检测中的特点，并根据这些特点对比分析这两类算法优缺点等，给出理论研究成果和仿真实例。 关键词：灰度图像分割算子
Abstract Edge detection is an image processing and analysis of one of the most basic，Is also still not been satisfactorily resolved a class of problems。Edges of the image that contains an image of the location, contour and other characteristics, is one of the basic characteristics of the image, widely used in description, image segmentation, image enhancement, pattern recognition, image analysis and processing。Therefore, the image edge detection methods, image processing and analysis has been the research focus in technology. However, so far published on the theory and methods of edge detection there are still many shortcomings, such as denoising in terms of detection accuracy and difficult to achieve satisfactory results。The graduation design for edge detection, problems existing in traditional and new to some in the edge detection method based on the summarized, around gray image edge detection intends to carry out the following innovative and exploratory work: intends to study and analysis of common image filtering method, which intends to design a will improve median filtering method, Sobel operator and to study the Laplacian operator in edge detection, and according to these characteristics, characteristics of the two kinds of comparison and analysis of the advantages and disadvantages, given algorithm theory research and simulation examples。 Keywords: grayscale image segmentation operator
灰度变换_原理_及Matlab程序.
图像灰度变换 内容摘要 1引言 通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的噪声与畸变，例如室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中；由摄像头获得的图像经过A/D转换、线路传送 都会产生噪声污染等等，这些不可避免地影响系统图像清晰度，降低了图像质量，轻者表现为图像不干净，难以看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌都看不出来。因此，在对图像经行分析前，必须对图像质量经行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强的目的是设法改善图像的视觉效果，提高图像的可读性，将图像中感兴趣的特征有选择的突出，便于人与计算机的分析和处理。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征。灰度变换是图像增强处理中一种非常基础直接的空间域图像处理方法。灰度变换是根据某种条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。 1.灰度的线性变换 当图像由于成像时曝光不足或过度，由于成像设备的非线性或图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。这时如将图像灰度线性扩展，常能显著改善图像的主观质量。假设原图像f(X, y 的灰度范围是[a, b ] 希望变换后图像的灰度范围扩展到[C, d ] 贝U： 上 d 用.3 11 —d I M 电和t fc ■ 5 屈# ?ti r占=回r JI八叫1- 1 / ij I. n # 件 门L 5 H —-r 百蜓 J 川L T I' if Mf表示f ( X, y 的最大值。在线性灰度变换中，灰度执照完全线性变换函数进行变换。该线性灰度线性变换函数f ( r 是一个一维线性函数： /7 r) - a *厂+ f) 其中，a为线性变换的斜率，b为线性变换函数在y轴的截距，如图1所示。
结构光方法测量过程主要包括两个步骤
结构光方法测量过程主要包括两个步骤: 第一步:由激光投射器根据测量需要投射可控制的光点、光条或光面结构光到物体 表面形成特征点，并调节CCD 摄像机与视频采集软件，拍摄关于特征点的图像。 第二步: 建立合理的坐标系。然后由物体表面投射光图案的几何形态特征，通过滤噪，图像处理等步骤，提取得到特征点形成的像素坐标。再通过模式识别判断物体表 面形状，利用激光器和CCD 摄像机在空间中的位置等参数，利用三角法测量原理反求 得原特征点的坐标。 在实际应用中，线结构光测量系统由于其快速、精确、稳定性好，而且结构简单， 易于实现，相比点结构光提高了效率，又避免了面结构光方法的复杂性，因此在各个 应用领域，如制造业、军事、医学上获得了更广泛的应用。本项目中采用的也是 线结构光系统，因此本论文的内容都围绕线结构光测量系统展开。 线结构光法比起点结构光法，测量得到的信息量大大增加，而其实现的系统复杂 性并没有增加，因而得到了广泛应用。该方法也是基于三角测量原理，所不同的是采 用线光源代替点光源。由激光器投射线激光作为光源，与物体表面相交时，在物体表 面产生亮光条。该光条由于物体表面形状的变化而受到调制，表现在图像中则是光条发生了偏移和断续，偏移的程度与形状有关。通过这种关系，对CCD 拍摄到的图像进 行处理，就可以求取物体的形状。 线结构光测量系统的研究现状 目前，对线结构光测量系统的研究，主要集中在模式识别与标定方法的研究上。 这就需要对CCD 摄像机拍摄的图像进行处理，通过滤噪与二值化，光条中心提取等步 骤提取出有用信息后，对信息进行分析，来判断出被测物体的形状与位置。 其中，对滤噪有各种线性与非线性滤波器方法；二值化处理要设计合适的阈值； 对光条中心提取这一步有细化法、水平中值法、灰度重心法、阈值法 等；对被测物体形状的识别，有基于Hough 变换的圆检测、线检测等方法；标定方法则有直接线性法标定 、基于简单三角法的几何标定、基于多幅图像对应点变换的自标定方法、基于非数学的方法如人工神经网络法等。 线结构光三维视觉检测模型的建立，主要方法有：基于较精确数学模型的解析三 角法、基于透视投影的方法、和基于非数学模型的方法，如神经网络法等。根据具体 的检测情况与精度与效率要求，模型建立的方法也是多种多样的 在线结构光测量系统中，一般要用到三种坐标系：世界坐标系，摄像机坐标系与 图像坐标系 滤噪 滤波算法分为空域滤波，频域滤波与二值形态学滤波三大类 [11] 。其中空域主要有
数字图像灰度阈值的图像分割技术
1．课程设计的目的 (1)使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各 种因素对分割效果的影响 (2)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割 性能 (4)能够掌握分割条件（阈值等）的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上做出合 理的解释 2．课程设计的要求 （1）能对图像文件（bmp,jpg,tiff,gif）进行打开，保存，退出等功能操作 （2）包含功能模块：图像的边缘检测（使用不同梯度算子和拉普拉斯算子）（3）封闭轮廓边界 （4）区域分割算法：阈值分割，区域生长等
3．前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 在对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)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 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图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的
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
数字图像处理实验报告：灰度变换与空间滤波(附带程序,不看后悔)
1.灰度变换与空间滤波 一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，技术决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点是不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）技术人员发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此，技术人员想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）将处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应于液晶显示器的显示。请结合本章的数字图像处理处理，帮助技术人员解决这些问题。 1.1问题分析及多种方法提出 （1）明亮且孤立的点是不够感兴趣的点 对于明亮且孤立的点，其应为脉冲且灰度值为255(uint8)噪声，即盐噪声，为此，首先对下载的细胞图像增加盐噪声，再选择不同滤波方式进行滤除。 均值滤波： 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 优点：速度快，实现简单； 缺点：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。 其公式如下： 使用矩阵表示该滤波器则为：
中值滤波： 滤除盐噪声首选的方法应为中值滤波，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 其过程为： a 、存储像素1，像素2.....像素9的值； b 、对像素值进行排序操作； c 、像素5的值即为数组排序后的中值。 优点：由于中值滤波本身为一种利用统计排序方法进行的非线性滤波方法，故可以滤除在排列矩阵两边分布的脉冲噪声，并较好的保留图像的细节信息。 缺点：当噪声密度较大时，使用中值滤波后，仍然会有较多的噪声点出现。 自适应中值滤波： 自适应的中值滤波器也需要一个矩形的窗口xy S ，和常规中值滤波器不同的是这个窗口的大小会在滤波处理的过程中进行改变（增大）。需要注意的是，滤波器的输出是一个像素值，该值用来替换点),(y x 处的像素值，点),(y x 是滤波窗口的中心位置。 其涉及到以下几个参数：
图像灰度亮度对比度
C++ Builder 图像灰度、对比度和亮度 学号：070081102007 学生所在学院：研究生学院 学生姓名：王阳 任课教师：熊邦书 教师所在学院：电子信息工程学院 2008年1月
07级 实现图像的灰度变换和对比度、亮度调节 王阳 研究生学院 摘要： C++ Builder是一种快速高效的可视化开发语言,与一般语言相比,其在图形绘制和图像处理上功能较强。本文是对图像的灰度、亮度、对比度进行调整。这些处理主要是对现存图像进行处理，通过设置不同的像素颜色值来达到各种效果。 关键词：C++ Builder 灰度亮度对比度 一．图像的灰化处理 1.理论基础 图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础，直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。灰度变换有时又被成为图像的灰度增强或对比度拉伸。 颜色可以为黑白色，灰度色和彩色。工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图像。由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理，它是使RGB模型中的R=G=B。灰度化处理是把含有亮度和色彩图像变化成灰度图像的过程。 一般情况下彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R,G,B分量的亮度（红，绿，蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0-255之间，数值越大，该点越白，即越亮，越小则越黑。转换关系为: ()()()() Gray i j R i j i j B i j =++ ,0.11,0.59,0.3, Gray i j为转换后的黑白图像在(),i j点处的灰度值，我们可以观察其中(), 公式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。
图像分割方法综述
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，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。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
基于阈值的灰度图像分割讲解
灰度阈值化方法的研究----CPT算法 主要内容： 第一章：绪论 第二章：图像的预处理 第三章：图像分割概述 第四章：灰度阈值化图像分割方法 第五章：CPT算法及其对它的改进 第六章：编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章：实验结果与分析 第一章：绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20％，视觉占60％，其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20％。所以，作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理，即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片，它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力，数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去，并且每产生一种新方法，人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时，数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域，是数字图像处理中的重要问题，是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题，同时它也是一个经典的难题。几十年来，很多图像分割的方法被人们提出来，但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多，有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法，但确是一种十分简单而有效的方法，近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索，取得了显著的成就，使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中，本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨，并对其存在的不足加以改进，从而作出性能优良的计算机算法；由于目前很多方法各有其特点，所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去，并对其加以评价。 第二章：图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响，所采集的医学图
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,
基于灰度图像的阈值分割改进方法--毕业论文
天津职业技术师范大学 Tianjin University of Technology and Education 毕业设计 专业： 班级学号： 学生姓名： 指导教师： 二○一二年六月
天津职业技术师范大学本科生毕业设计 基于灰度图像的阈值分割改进方法 Based on gray image threshold segmentation method improvement 专业班级： 学生姓名： 指导教师： 系别： 2012年6月
摘要 通常人们只对图像的某个部位感兴趣，为了能够把感兴趣的部分提取出来，就得对图像进行分割。图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像分析和理解。图像增强就是突出人们感兴趣有用的部分，或者是改善图像的质量，使它尽可能的逼近原图像。本论文分析了传统的灰度阈值图像分割，即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点，然后，结合图像增强中的微分梯度，对原有图像的细节进行锐化增强，然后在使用这三种方法进行分割，得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较，该方法确实达到了改善分割后图像细节的效果。 该方法在matlab2008环境下进行了实现，实验结果表明，与传统的阈值分割方法相比，本文的方法不仅克服了传统阈值分割方法的不足，而且还对复杂灰度图像的细节部分具有较好的分割效果，为图像分割方法的改进提供了技术支持。 关键词：图像分割；图像增强；阈值；梯度
ABSTRACT Usually people just to certain parts of the image is interested in, in order to be able to put the interested in part of the extracted, have to the image segmentation. Image segmentation is the image into some different characteristics with meaningful area, in order to further the image analysis and understanding. Image enhancement is prominent people interested in part of the useful, or improve the quality of the image is, make it as far as possible the original image approximation. This paper analyzes the traditional gray image segmentation threshold value, namely the petronas twin method, and the most categories iteration method in details the variance between segmentation defects, and then, combined with the image enhancement of differential gradient for the original image details to sharpen enhancement, and then use this three methods segmentation, get segmentation results and the traditional method of get results were compared, the algorithm does to improve segmentation image details after the effect. This algorithm in matlab2008 environment the realization, the experimental results show that, with the traditional threshold segmentation method than the, this algorithm can not only overcome traditional threshold segmentation method is insufficient, and also to the details of the complex gray image has good segmentation effect, for the improvement of the method of image segmentation provide the technical support. Key Words：Image segmentation；image enhancement；threshold；gradient