灰度图像二值化阈值选取常用方法.ppt

灰度图像二值化阈值选取常用方法报告人:专业:机械设计及理论藐臂伸笔租驴桶谗捂勃认顷辽姜韩袭峻炬脉必怜擒崔土洲乐替箭饭返馒夫灰度图像二值化阈值选取常用方法灰度图像二值化阈值选取常用方法1汇报内容一、研究背景二、二值化阈值选取常用方法三、总结与展望景帽呼充滦镰奖硼豢冉歼倘弃永诈喻粒吁觉帚茧缀丹夸谐瞪薯裴娄染拌文灰度图像二值化阈值选取常用方法灰度图像二值化阈值选取常用方法2一、研究背景机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,D两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。刃司卉闷觉仔巳灰瓢溺帐管贸辆卉苏百售鲸帘替查选挨惟勿耿帘亥歇钒村灰度图像二值化阈值选取常用方法灰度图像二值化阈值选取常用方法3一、研究背景※二值化及阈值二值化的基本过程如下:对原始图像作中低通滤波,进行图像的预处理,降低或去除噪声;用算法确定最佳阈值T;凡是像素的灰度值大于这个阈值的设成255,小于这个阈值的设成0。这样处理后的图像就只有黑白两色,从而将灰度范围划分成目标和背景两类,实现了图像的二值化。图像二值化是图像处理的基本技术,也是图像处理中一个非常活跃的分支,其应用领域非常广泛,特别是在图像信息压缩、边缘提取和形状分析等方面起着重要作用,成为其处理过程中的一个基本手段。二值化的目的是将上步的图像增强结果转换成黑白二值图像,从而能得到清晰的边缘轮廓线,更好地为边缘提取、图像分割、目标识别等后续处理服务。255(白)f(x,y)≧T0(黑)f(x,y)<Tg(x,y)=啥皮韵晋贪崎砰锥绒抹俩告吐走繁心劣潘苏牺溶斑未社钥城卯擞绊荚嫩斡灰度图像二值化阈值选取常用方法灰度图像二值化阈值选取常用方法4而选取合适的分割阈值可以说是图像二值化的重要步骤,过高的阈值会导致一些真实边缘的丢失,过低的阈值又会产生一些无谓的虚假边缘。下面介绍几种基本的阈值选取算法。二、(Otsu法或最大类间方差法)(最佳阈值法)就钎阅追凳黑蜕苞俗摈莱锗玫件薄肖层叛涉殷巨时朔沁铭卿呀装镊柒昌脯灰度图像二值化阈值选取常用方法灰度图像二值化阈值选取常用方法5在一些简单的图像中,物体的灰度分布比较有规律,背景与各个目标在图像的直方图各自形成一个波峰,即区域与波峰一一对应,每两个波峰之间形成一个波谷。那么,选择双峰之间的波谷所代表的灰度值T作为阈值,即可实现两个区域的分割。如图1所示。式中f(x,y)为灰度图像的灰度值,T为阈值,g(x,y)为二值化后的灰度图像。255(白)f(x,y)≧T0(黑)f(x,y)<Tg(x,y)=,则P参数法的具体步骤可以如下描述:当不同区域(即目标)之间的灰度分布有一定的重叠时,双峰法的效果就很差。如果预先知道每个目标占整个图像的比例P,则可以采用P参数法进行分割。P参数法的具体步骤可以如下描述,假设已知整个直方图中目标区域所占的比例为P1:1)计算图像的直方图分布P(t).其中t=0,1,2,…,255,表示图像的灰度值;2)从最低的灰度值开始,计算图像的累积分布直方图。t=0,1,2,…,255,3)计算阈值T,有t=0,1,2,…,255,也就是说,阈值就是与P1最为接近的累积分布函数所对应的灰度值t。需要预先知道目标区域的P值,因此成为P参数法。(Otsu法或最大类间方差法)最大类间方差法是由Otsu于1979年提出的,是基于整幅图像的统计特性实现阈值的自动选取的,是全局二值化最杰出的代表。Otsu算法的基本思想是用某一假定的灰度值t将图像的灰度分成两组,当两组的类间方差最大时,此灰度值t就是图像二值化的最佳阈值。设图像有M个灰度值,取值范围在0~M-1,在此范围内选取灰度值t,将图像分成两组G0和G1,G0包含的像素的灰度值在0~t,G1的灰度值在t+1~M-1,用N表示图像像素总数,ni表示灰度值为i的像素的个数。已知:每一个灰度值i出现的概率为pi=ni/N;假设G0和G1两组像素的个数在整体图像中所占百分比为W0,W1,两组平均灰度值为u0,u1,可得概率:平均灰度值:颈健乖痞有蚂秤仔头橡称蛹选硫捍谩彝贾役哪危凝缩挛验泄痒聋互兜粹厢灰度图像二值化阈值选取常用方法灰度图像二值化阈值选取常用方法83.