可以与 噪声去除算法(如中值滤波、Gaussian滤波)结合,先去噪再应用 Otsu 阈值分割。 可以与 形态学操作(如膨胀、腐蚀)结合,进一步优化分割结果,去除小的噪点或连接分离的区域。 10、相似或平替算法 K-means 聚类:通过聚类分析进行分割,适用于复杂分布的图像,尤其是多峰分布的图像。 最大熵阈值法:通过最大化图像熵...
阈值分割算法的具体步骤 读取图像:首先,读取输入图像,并将其转换为灰度图像(如果图像不是灰度图像)。 设置阈值:选择一个适当的阈值,用于将图像分割成前景和背景。 应用阈值函数:使用cvThreshold函数对图像进行阈值分割。 保存或显示结果:将分割后的图像保存或显示出来。 C语言代码示例 以下是一个使用OpenCV的C语言接口...
关于倒数第十句,得从OTSU算法说起了,呵呵: 大津法由大津于1979年提出,对图像Image,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=w0*u0+w1*u1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t,当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2最...
一维最大熵阈值分割算法的C语言实现 http://blog.csdn.net/crond123/article/details/3952597 标签:OpenCV 素面朝天 粉丝-2关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员
全阈值分割算法 以下是全阈值分割算法的方法: 一、全阈值分割算法方法 1.确定灰度范围 -首先,需要确定图像的灰度范围。对于一幅8位灰度图像,灰度值范围是0 - 255。 -遍历整个图像,统计每个灰度级的像素个数。设图像为(I),大小为(Mtimes N),定义一个数组(histogram[256])来存储每个灰度级的像素个数。 -对于...
百度试题 结果1 题目以下分割方法中属于区域算法的是:( ) A. 分裂合并 B. 哈夫变换 C. 边缘检测 D. 阈值分割 相关知识点: 试题来源: 解析 AD 反馈 收藏
百度试题 题目阈值分割法主要包括直方图法,大津法,迭代阈值法,分水岭算法 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
python opencv otsu阈值分割算法 本文将介绍PythonOpenCV中的Otsu阈值分割算法。Otsu算法是一种自适应的阈值分割方法,它会自动根据图像的灰度值分布确定一个最合适的阈值,从而将图像分为两个部分:白色部分和黑色部分。这种方法的优点是可以自动确定阈值,而不需要手动设置阈值,因此能够针对不同的图像进行自适应的分割处理...
基于L1距离(曼哈顿距离)的K-means算法比L2距离(欧式距离)的K-means算法对高值噪音具有较好的鲁棒性,本文提出了基于L1距离的K-means阈值分割算法,对高值噪音的抗干扰性较强,图像的分割效果大大的超过了基于L2距离的K-means阈值分割算法。 展开 关键词: K-means阈值分割法;最大类间方差法;多阈值分割;二维阈值...
图像阈值分割算法研究 The Study on the Image Thresholding Segmentation Algorithm Candidate Xie Penghe Supervisor Prof. Yang Huixian College Faculty of Materials , Optoelectronics and Physics Program Physical Electronics Specialization Digital Signal Processing Degree Master of Engineering University Xiangtan ...