灰度圖像二值化閾值選取常用方法課件

灰度圖像二值化閾值選取常用方法課件灰度圖像二值化基本原理閾值選取方法閾值選取常用算法閾值選取在圖像處理中的應(yīng)用實(shí)驗(yàn)部分灰度圖像二值化基本原理01在二值圖像中，像素點(diǎn)的灰度值只有兩種可能的取值，通常是0和1，分別代表黑色和白色。二值圖像的優(yōu)點(diǎn)在于其數(shù)據(jù)量小、處理速度快，且對(duì)于某些特定的應(yīng)用場(chǎng)景，更易于分析和理解?；叶葓D像二值化是通過將灰度圖像轉(zhuǎn)換為黑白二值圖像的過程。灰度圖像二值化的定義灰度圖像二值化可以突出圖像的輪廓和邊緣信息，有助于后續(xù)的特征提取和圖像分析。通過閾值分割，可以將圖像中的目標(biāo)與背景進(jìn)行分離，簡化后續(xù)的處理過程。二值化對(duì)于一些需要快速處理圖像的應(yīng)用場(chǎng)景，如目標(biāo)跟蹤、人臉識(shí)別等，具有重要的意義?；叶葓D像二值化的作用和意義首先，對(duì)灰度圖像進(jìn)行掃描，確定一個(gè)適當(dāng)?shù)拈撝?。然后，將圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與該閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果將像素點(diǎn)分為黑色或白色。最后，經(jīng)過二值化處理后的圖像就是黑白二值圖像?；叶葓D像二值化的基本步驟閾值選取方法02閾值選取是圖像二值化過程中的一個(gè)重要步驟，它是指設(shè)定一個(gè)閾值，將灰度圖像的像素點(diǎn)根據(jù)閾值劃分為兩個(gè)類別，即前景和背景。閾值選取對(duì)于圖像二值化的結(jié)果有著重要影響，不同的閾值選取可能會(huì)導(dǎo)致不同的二值化效果，因此閾值選取是圖像處理中的一個(gè)關(guān)鍵問題。閾值選取的定義和重要性重要性定義手動(dòng)設(shè)定閾值，通?；趫D像的直方圖或經(jīng)驗(yàn)。手動(dòng)選取法自動(dòng)選取法自適應(yīng)閾值選取法根據(jù)圖像的統(tǒng)計(jì)特性、梯度信息、區(qū)域信息等自動(dòng)計(jì)算閾值，無需人工干預(yù)。根據(jù)局部圖像信息動(dòng)態(tài)計(jì)算閾值，能夠更好地適應(yīng)圖像的局部變化。030201閾值選取的方法分類自適應(yīng)閾值選取法定義：自適應(yīng)閾值選取法是一種基于局部圖像信息的閾值選取方法，它根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)周圍的局部區(qū)域的灰度分布信息來動(dòng)態(tài)計(jì)算閾值。方法流程：自適應(yīng)閾值選取法通常采用滑動(dòng)窗口法或區(qū)域生長法來實(shí)現(xiàn)?；瑒?dòng)窗口法是通過在圖像上滑動(dòng)一個(gè)小窗口，計(jì)算窗口內(nèi)像素點(diǎn)的灰度平均值或中位數(shù)作為該窗口中心的閾值；區(qū)域生長法則是通過將像素點(diǎn)分為種子點(diǎn)和相鄰點(diǎn)，根據(jù)種子點(diǎn)的灰度值和相鄰點(diǎn)的灰度分布信息來計(jì)算閾值。優(yōu)點(diǎn)：自適應(yīng)閾值選取法能夠更好地適應(yīng)圖像的局部變化，對(duì)于復(fù)雜背景和噪聲較多的圖像具有較好的處理效果。同時(shí)，它能夠減少人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理。應(yīng)用場(chǎng)景：自適應(yīng)閾值選取法在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，特別是在實(shí)時(shí)視覺檢測(cè)、智能交通、醫(yī)學(xué)圖像處理等方面具有重要作用。閾值選取常用算法03原理簡介：根據(jù)圖像直方圖特性，通過最小化類間方差來自動(dòng)確定閾值。Otsu's閾值選取算法步驟流程1.計(jì)算圖像灰度直方圖。2.計(jì)算每個(gè)灰度級(jí)的概率密度函數(shù)。Otsu's閾值選取算法3.計(jì)算每個(gè)灰度級(jí)的類間方差。4.遍歷所有可能的閾值，并找到使類間方差最大的閾值。5.將圖像分成前景和背景兩部分，根據(jù)閾值進(jìn)行二值化。Otsu's閾值選取算法原理簡介：基于局部均值的方法，通過計(jì)算局部均值來自動(dòng)確定閾值。步驟流程1.定義一個(gè)窗口，可以是方形、圓形或橢圓形。2.對(duì)于窗口內(nèi)的每個(gè)像素，計(jì)算其灰度值的局部均值。3.將局部均值作為該像素的閾值。4.根據(jù)閾值進(jìn)行二值化，通常將大于閾值的像素設(shè)為白色，小于閾值的像素設(shè)為黑色。Niblack's閾值選取算法原理簡介：基于局部方差的方法，通過計(jì)算局部方差來自動(dòng)確定閾值。步驟流程1.定義一個(gè)窗口，可以是方形、圓形或橢圓形。2.對(duì)于窗口內(nèi)的每個(gè)像素，計(jì)算其灰度值的局部方差。3.將局部方差的均值作為該像素的閾值。4.根據(jù)閾值進(jìn)行二值化，通常將大于閾值的像素設(shè)為白色，小于閾值的像素設(shè)為黑色。Sauvola's閾值選取算法閾值選取在圖像處理中的應(yīng)用04通過設(shè)置一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像的像素值分為不同的類別，通常用于簡單、明顯的目標(biāo)檢測(cè)。閾值分割法基于灰度直方圖的方法，通過計(jì)算類間方差來自動(dòng)確定最優(yōu)閾值，適用于背景和前景具有明顯差異的情況。Otsu's方法在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用通過設(shè)置一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像分割成不同的區(qū)域，通常用于簡單的圖像分割任務(wù)。閾值分割法根據(jù)圖像的局部特征自適應(yīng)地確定閾值，能夠更好地適應(yīng)局部變化。自適應(yīng)閾值法在圖像分割中的應(yīng)用特征提取閾值選取可以用于提取圖像的局部特征，如邊緣、角點(diǎn)等，為后續(xù)的模式識(shí)別提供特征向量。分類器設(shè)計(jì)閾值選取可以用于設(shè)計(jì)分類器，如閾值分類器、支持向量機(jī)等，對(duì)圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。在模式識(shí)別中的應(yīng)用實(shí)驗(yàn)部分05全局閾值、自適應(yīng)閾值Otsu's閾值選取算法是一種常用的二值化方法，它將圖像的直方圖進(jìn)行多閾值分割，然后根據(jù)每個(gè)閾值對(duì)應(yīng)的方差來計(jì)算類間方差，最終選擇使得類間方差最大的閾值作為最佳閾值。該方法適用于背景和前景具有明顯差異的情況。實(shí)驗(yàn)一步驟1.統(tǒng)計(jì)圖像的灰度直方圖，計(jì)算灰度級(jí)的概率密度函數(shù)。2.根據(jù)灰度級(jí)的概率密度函數(shù)，計(jì)算每個(gè)灰度級(jí)的權(quán)值。實(shí)驗(yàn)一3.將權(quán)值從大到小排序，選取前兩個(gè)閾值T1和T2。4.根據(jù)T1和T2將圖像分割成兩個(gè)區(qū)域A和B，分別計(jì)算A和B的灰度平均值mu_A和mu_B。5.計(jì)算類間方差sigma_b，選擇使得sigma_b最大的T1和T2作為最佳閾值。實(shí)驗(yàn)一局部閾值、自適應(yīng)閾值Niblack's閾值選取算法是一種基于局部灰度平均值的閾值選取方法。它將窗口內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行平均灰度值的計(jì)算，將最接近平均灰度值的像素點(diǎn)作為閾值。該方法適用于背景和前景具有相似灰度級(jí)的情況。實(shí)驗(yàn)二步驟1.定義窗口大小和步長，一般采用3x3或5x5的正方形窗口。2.對(duì)于每個(gè)像素，以該像素為中心，計(jì)算窗口內(nèi)所有像素的灰度平均值。實(shí)驗(yàn)二0102實(shí)驗(yàn)二4.將圖像中的像素點(diǎn)進(jìn)行二值化處理，根據(jù)選擇的閾值將像素點(diǎn)分為背景或前景。3.選擇與平均灰度值最接近的像素點(diǎn)作為閾值。局部閾值、自適應(yīng)閾值、抗噪聲Sauvola's閾值選取算法是一種改進(jìn)的Niblack's算法，它在Niblack's算法的基礎(chǔ)上增加了抗噪聲的處理。該方法通過計(jì)算窗口內(nèi)像素點(diǎn)的權(quán)重來調(diào)整平均灰度值，從而減小噪聲對(duì)閾值選取的影響。該方法適用于存在噪聲的圖像二值化處理。實(shí)驗(yàn)三123步驟1.定義窗口大小、步長和權(quán)重系數(shù)，一般采用3x3或5x5的正方形窗口，權(quán)重系數(shù)一般取0.2-0.4之間。2.對(duì)于每個(gè)像素，以該像素為中心，