图像处理 5-图像分割/二值化
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。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域,各个区域内部具有一致的属性,而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
最大类间方差法(大津法)
原理介绍:
记为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为,其均值为,背景点数占图像比例为,均值为,有如下公式(1),根据方差的定义,有第二个公式。
所以根据最后一条公式遍历一下图片的像素值,使的值最大就可得出最大类间方差法的阈值。
自适应阈值分割法
前面介绍了OTSU算法,但这算法属于全局阈值法,所以对于某些光照不均的图像,这种全局阈值分割的方法会显得苍白无力,如下图:
显然,这样的阈值处理结果不是我们想要的,那么就需要一种方法来应对这样的情况。
这种办法就是自适应阈值法(adaptiveThreshold),它的思想不是计算全局图像的阈值,而是根据图像不同区域亮度分布,计算其局部阈值,所以对于图像不同区域,能够自适应计算不同的阈值,因此被称为自适应阈值法。(其实就是局部阈值法)
如何确定局部阈值呢?可以计算某个邻域(局部)的均值、中值、高斯加权平均(高斯滤波)来确定阈值。值得说明的是:如果用局部的均值作为局部的阈值,就是常说的移动平均法。
c++代码实现(待完成…)