阈值分割,阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术,原理是把图像像素点分为若干类。图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,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。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像
常见的阈值分割算法有以下几个:谷底最小值、灰度平均值、黄式模糊阈值、双峰平均值、百分比阈值、大津法、一维最大熵、动能保持、Kittler最小错误、ISODATA法Shanbhag法、Yen法等。 谷底最小值 (1) 描述: 此方法实用于具有明显双峰直方图的图像,其寻找双峰的谷底作为阈值,但是该方法不一定能获得阈值,对于那些具有平坦...
2、基本的全局阈值处理 2.1 原理步骤 当目标像素的灰度值与背景像素的灰度值相差比较明显时,就可以使用一个全局阈值进行分割。 一种自动计算全局阈值T的迭代计算方法步骤: (1)为全局阈值T选择一个初始的估计值; (2)使用初始值T进行阈值分割,此时图像分为两组像素:大于阈值的像素组G1,小于阈值的像素组G2; (3...
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像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。阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较...
阈值分割 图像阈值分割是一种简单的图像分割方法,通过将彩色图像转化成灰度图像,然后利用合适的阈值,进行二值化,也就是从图像中提取出我们需要的轮廓 1.简单阈值 选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成非黑即白的二值图像 retval,dst = cv2.threshold(src,thresh,maxval,type) ...
1. 阈值分割 图像分割是图像进行视觉分析和模式识别的基本前提,而阈值分割是最简单的图像分割方法。阈值分割是基于灰度值或灰度值的特性来将图像直接划分为区域,实现简单而且计算速度快。 传统图像分割方法.png 1.1 threshold() 函数的5种处理类型 前面的文章提过,OpenCV 提供了基于灰度值的阈值分割函数 threshold(),...
常用的三种阈值分割方法包括: 1.直方图法:通过分析图像的灰度分布情况,选取合适的阈值对图像进行二值化处理。 2. Otsu阈值分割法:基于类间方差最大的原则,自动确定图像的阈值,从而实现图像的二值化。 3.基于最大熵的阈值分割法:通过计算图像在不同阈值下的信息熵,选取使信息熵最大的阈值进行二值化处理。 这些方...
(一) 阈值分割 1. 直方图法 测试图像:coins.png 原理:观察该图像的直方图,手动选取谷底点作为阈值对该图像进行分割。 2.OTSU法(最大类间方差法)确定阈值 此方法为选择阈值使目标和背景的类间方差最大或者目标(背景)内部方差最小。 相关函数: T=graythresh(f); %计算图像f的全局灰度阈值 3. 迭代阈值法 (1...
基于阈值的图像分割因其处理直观、实现简单和计算速度快,是一种更为常用的传统图像分割算法。本文基于图像灰度阈值处理的基本原理,对全局阈值处理方法和大津法进行介绍,并用一些图像实例进行展示。 灰度阈值基础 给定灰度图像,假设该图像有目标物体和背景像素所构成,现在要从图像...