图像分割是一种帮助人类获取有效知识的重要方法,其主要是将目标图像处理成多个具有不同性质的区域并提取出对用户有用的或者感兴趣的目标区域。 图像分割在图像分析和计算机视觉系统中是一种非常基础的步骤, 是图像分析和识别的首要任务。由于简单和容易实现的特点,对于分割方法而言,图像的阈值分割种非常受欢迎的方法。
1:基于点的全局阈值选取方法 1.1最大类间交叉熵法 在取阈值分割中,一般要求月至的选取要使分割的目标与背景尽可能的差异,假设图像有目标1和背景2两类像素,可以用交叉熵来度量目标和背景间的差异,将这种类间差异性用原始图像p中的个像素点S判决到目标和背景两类区域的两个后验概率p(1/s),p(2/s)之间的交叉...
本文提出了一种基于灰度图像的阈值分割改进方法,通过对灰度图像的统计特征进行分析,寻找最优的阈值进行分割得到二值化图像。该方法既能够提高分割效率并且保证了分割的准确性,适用于不同类型的灰度图像。 研究背景 数字图像处理已经成为当今科技领域的重要研究方向,涉及到医学图像、车辆识别以及机器视觉等领域。阈值分割...
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,然后再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matlab环境下进行了...
图像阈值分割方法论文与代码概述图像处理是信息获取和交流的重要手段，图像分割作为关键步骤，通过划分图像区域以提取目标信息。阈值分割，尤其是Otsu方法，因其简单易行，在图像分析中备受青睐。这种方法基于图像亮度，通过选择最大类间方差来自动确定阈值，提升图像的可区分性。在代码与仿真部分，本文对比了...
图像分割的方法有很多种,按照区域的图像分割,按照阈值的图像分割,以及按照边缘的图像分割。本论文主要研究图像分割中,基于阈值的图像分割方法。阈值分割方法是图像分割技术中最常用的方法,其实质是利用图像的灰度直方图信息获取用于分割的最佳阈值。灰度值中大于某一阈值,令处理结果为“1”,否则为“0”,从而将图像处理...
一、基于阈值的分割方法 1.1 固定阈值法——直方图双峰法 该方法基于图像直方图上出现的双峰现象。当一个图像有双峰现象时,其直方图会出现两个峰,分别对应图像中两种不同的颜色或亮度区域。这时我们可以使用直方图双峰法来自动确定合适的阈值。 其基本思路如下: ...
1. 图像阈值分割概述 图像阈值分割是图像分割中的一种基本方法,其基本思想是根据图像中像素的灰度值,将图像划分为目标区域和背景区域。阈值分割方法有很多种,其中基于二维最大类间法 Otsu 的阈值分割方法是一种常用的方法,它具有计算简单、效果较好等优点。
全局阈值分割法是最常见的图像分割方法之一,主要分为手动阈值分割和自动阈值分割两种类型。手动阈值分割要求用户自行设定分割阈值,而自动阈值分割则是基于图像的灰度直方图来寻找合适的阈值。全局阈值分割法在处理具有均匀光照条件或者多幅图像具有一致照明条件的场景时表现良好,但在面对光线倾斜或者有阴影的目标时可能会出现...
文章目录一、图像锐化或增强相关1. 图像点处理1.1 图像翻转1.2 幂运算和对数运算2. 直方图处理3. 图像平滑4. 图像锐化5. 图像增强二、图像阈值分割1. 边缘检测2. 阈值分割2.1 迭代法2.2 OSTU法2.3 利用边缘改进阈值进行分割2.4 基于局部图像特征的可变阈值分割2.5 基于区域