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閾值分割，什么是閾值分割技術(shù)將圖像二值化

來源：整理時(shí)間：2023-08-22 18:28:24 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，什么是閾值分割技術(shù)將圖像二值化
2，matlab直方圖閾值分割法
3，數(shù)字圖像處理閾值分割與邊緣檢測(cè)之間的關(guān)系
4，閾值分割是怎么回事

1，什么是閾值分割技術(shù)將圖像二值化

哦，你要做什么？這個(gè)很簡(jiǎn)單的吧。讀入，轉(zhuǎn)成灰度圖，然后找到閥值，進(jìn)行轉(zhuǎn)換，然后按你的要求分隔啊。再不會(huì)了到滿意設(shè)計(jì)論壇去看一下，如果找不到相關(guān)的可以聯(lián)系客服讓他們給你做一個(gè)。

基于熵的二值化方法?？晒﹨⒖迹篽ttp://blog.csdn.net/laviewpbt/article/details/753774

什么是閾值分割技術(shù)將圖像二值化

2，matlab直方圖閾值分割法

可以使用im2bw函數(shù)來實(shí)現(xiàn)你所說的功能I=im2bw(t1);figure,imshow(I);

接下來：[m n]=size(I);I1=zeros(m,n);for i=1:m for j=1:n if I(i,j)>t1 I1(i,j)=1; else I1(i,j)=0; end endendsubplot(2,3,3);imshow(I1)

matlab直方圖閾值分割法

3，數(shù)字圖像處理閾值分割與邊緣檢測(cè)之間的關(guān)系

1 閾值分割是為了突出圖像中我們感興趣的部分的方法，通過二值化（或多值化）以后目標(biāo)物體會(huì)以特定的灰度值呈現(xiàn)出來，主要側(cè)重在物體本來就已經(jīng)有灰度特征，使用閾值分割將其表現(xiàn)出來。邊緣檢測(cè)是為了找出物體邊緣的方法，主要側(cè)重的是通過算法體現(xiàn)邊緣的灰度特征。 2 二值閾值分割的重點(diǎn)在于找二值化的閾值，然后利用閾值將目標(biāo)和背景分離。大多數(shù)邊緣檢測(cè)的重點(diǎn)在于確定差分算子，進(jìn)行鄰域內(nèi)的灰度差分。 3 一般的處理過程為先邊緣檢測(cè)得到差分的灰度圖，然后使用閾值分割二值化。 4 平時(shí)我們說的這兩個(gè)概念都比較模糊；屬于有交集的那種。如果邊緣的灰度本來就突出不需要算法處理就可以直接二值化體現(xiàn)，那閾值分割就可以算是邊緣檢測(cè)的方法了。如果邊緣不突出需要先利用差分算子或其他方法突出邊緣，那閾值分割只是體現(xiàn)邊緣的手段。

數(shù)字圖像處理閾值分割與邊緣檢測(cè)之間的關(guān)系

4，閾值分割是怎么回事

可是有的灰度圖可以，有的灰度圖不行，這是怎么回事呢？望高手給予指導(dǎo)！問題應(yīng)該出在統(tǒng)計(jì)對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行二值化的for循環(huán)中；針對(duì)你問題可能出錯(cuò)的

簡(jiǎn)要說一下：圖像分割基本原理：根據(jù)圖像的組成結(jié)構(gòu)和應(yīng)用需求將圖像劃分為若干個(gè)互不相交的子區(qū)域的過程。這些子區(qū)域四某種意義下具有共同屬性的像素的連通集合。常用方法有： 1）以區(qū)域?yàn)閷?duì)象進(jìn)行分割，以相似性原則作為分割的依據(jù)，即可根據(jù)圖像的灰度、色彩、變換關(guān)系等方面的特征相似來劃分圖像的子區(qū)域，并將各像素劃歸到相應(yīng)物體或區(qū)域的像素聚類方法，即區(qū)域法； 2）以物體邊界為對(duì)象進(jìn)行分割，通過直接確定區(qū)域間的邊界來實(shí)現(xiàn)分割； 3）先檢測(cè)邊緣像素，再將邊緣像素連接起來構(gòu)成邊界形成分割。具體的閾值分割：閾值分割方法分為以下3類: 1) 全局閾值:t=t[p(x,y)〕，即僅根據(jù)f(x,y)來選取閾值，閾值僅與各個(gè)圖像像素的本身性質(zhì)有關(guān)。 2) 局部閾值:t=t[f(x,y),p(x,y)],閾值與圖像像素的本身性質(zhì)和局部區(qū)域性質(zhì)相關(guān)。 3) 動(dòng)態(tài)閾值:t=t[x,y,f(x,y),p(x,y)],閾值與像素坐標(biāo)，圖像像素的本身性質(zhì)和局部區(qū)域性質(zhì)相關(guān)。全局閾值對(duì)整幅圖像僅設(shè)置一個(gè)分割閾值，通常在圖像不太復(fù)雜、灰度分布較集中的情況下采用;局部閾值則將圖像劃分為若干個(gè)子圖像，并對(duì)每個(gè)子圖像設(shè)定局部閾值;動(dòng)態(tài)閾值是根據(jù)空間信息和灰度信息確定。局部閾值分割法雖然能改善分割效果，但存在幾個(gè)缺點(diǎn): 1) 每幅子圖像的尺寸不能太小，否則統(tǒng)計(jì)出的結(jié)果無意義。 2) 每幅圖像的分割是任意的，如果有一幅子圖像正好落在目標(biāo)區(qū)域或背景區(qū)域，而根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)其進(jìn)行分割，也許會(huì)產(chǎn)生更差的結(jié)果。 3) 局部閾值法對(duì)每一幅子圖像都要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，速度慢，難以適應(yīng)實(shí)時(shí)性的要求。全局閾值分割方法在圖像處理中應(yīng)用比較多，它在整幅圖像內(nèi)采用固定的閾值分割圖像。考慮到全局閾值分割方法應(yīng)用的廣泛性，本文所著重討論的就是全局閾值分割方法中的直方圖雙峰法和基于遺傳算法的最大類間方差法。在本節(jié)中，將重點(diǎn)討論灰度直方圖雙峰法，最大類間方差法以及基于遺傳算法的最大類間方差法留待下章做繼續(xù)深入地討論。參詳書目當(dāng)然是《數(shù)字圖像處理》，及網(wǎng)上的一些有用文檔；工具：matlab或vc++~