阈值法是一种常用的图像分割方法,它根据像素灰度值进行分类,在图像中将像素点分为目标与背景两类。 1.阈值法的基本原理 阈值法的基本原理是先确定一个阈值,然后将所有像素按照其灰度值与阈值的大小关系划分为两个类别。 当像素灰度值大于阈值时,该像素被归为目标类;反之,若像素灰度值小于等于阈值,则被归为背景类...
如果这两个类中像素点的灰度的方差越大,说明获取到的阈值就是最佳的阈值 (方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景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。)。 则利用该阈值可...
首先对一幅图像,通过calcHist函数可以得到其直方图,图像的直方图则可以看做是不同像素值的点的概率密度分布。 总点数为image.rows * image.cols,对直方图中每一个柱条除以总点数得到其出现的先验概率。 显然,这些先验概率的概率之和为1。不妨将这些先验概率记作h(g) ,g为图像像素值取值为 [min_pixel,max_pixel...
1 算法原理 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似阈值作为初始阈值,一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值;然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值[5]。迭代式阈值选取过程可描述如下。 (1)选取一个初始阈值T。
医学图像分割算法的实现_支持训练 | 医学图像分割技术是借助先进的计算机视觉算法,针对医学影像数据进行智能识别与精确剪裁的核心手段,在医学诊断、治疗设计以及深入的图像分析等方面扮演着至关重要的作用。医学图像分割算法融合了众多方法论,从传统的基于阈值、区域生长、分裂合并、边缘检测等原理出发,逐步发展至包含区域相...
为了实现对病人胸部CT图片有效分割,提高分割效率,本文提出一种基于最小误差的图像分割方法。该方法使用统计学的原理,对图像的直方图进行处理。一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布。考虑到噪声等因素对图像质量的影响,在二维灰度直方图上,基于二维混合正态分布假设,给出一维最小误差阈值法的...