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最小误差阈值分割方法研究+基于灰度图像的最小误差阈值法 第3页

更新时间:2012-2-22:  来源:毕业论文
阈值分割对不交叠的区域都可以使用封闭而且连通的边界来定义,以及阈值分割对图像的阈值处理容易实现且直观,使得阈值分割方法在图像分割中广泛地应用。阈值分割很适合用于背景和目标的灰度范围不想交叠的图像的分割。阈值分割只针对于图像的像素值,且处理过程简单,大大地压缩了图像的数据量,因而是很多的图像分析、特征提取和模式识别的必要的图像预处理过程。
2.2 阈值分割方法分类本文来自辣.文~论^文·网原文请找腾讯324'9114
只有一个阈值的图像阈值分割称为单阈值分割,如果有一个以上阈值,则称为多级阈值分割(或多阈值分割)。
一个阈值阈值法可分为局部阈值法和全局阈值法两种,全局阈值是利用全局信息对整幅图像求出最佳分割阈值,局部阈值方法是把原始的整幅图像分为几个小的区域,再对每个区域应用全局阈值法分别求出最佳分割阈值。其中全局阈值法又可以分为基于点的阈值和基于区域的阈值法。
根据分割依据的图像信息,将这此方法分为辣类。基于直方图形状的方法;基于测试空间聚集度的方法,包括迭代方法,聚类方法,最小误差方法;基于熵的方法;基于目标属性的方法,属性有边缘匹配,形状紧密度,灰度矩量,连通性,纹理和分割目标稳定性;基于空间相关性的方法,不仅利用了灰度分布信息,而且利用了相邻像素之间的关系;基于模糊理论的方法。论文网http://www.751com.cn/  
下面对几种常见的阈值分割方法进行介绍:
(1)直方图方法
直方图方法是根据图像直方图的形状特征,进行分割的,如根据直方图的波峰,波谷,曲线率等等。设图像的灰度级为L,灰度级为g的像素的个数为h(g),其出现的概率为p(g),则灰度级g累计的概率为:
                      (2-2-1)
直方图方法主要分析直方图的形状特征,主要有有三种方法:分析直方图的凸包之间的距离,分析直方图的波峰和波谷,建立形状模型。直方图的双峰间的谷底,作为阈值可以得到较好的分割效果,然而当有噪声干扰时,就会出现多个谷底,使得对于不同类型的直方图难以确定阈值。
(2)最大类间方差法(OTSU)
Otsu于1979年提出了最大类间方差法(maximum between-cluster variance,被称为 Otsu 法)[1],由于其计算简单、稳定有效,所以一直被广为使用,是一种性能良好的自动阈值选择方法。
设图像的像素数为N ,它有L个灰度级(0,1,...,L-1),灰度级为i的像素数为ni,则 ,直方图表示为概率密度分布
设阈值t将图像分成两类C0和C1(目标和背景),则C0和C1分别对应具有灰度级{0,1,...,t}和{t+1,t+2,...,L-1}的像素。设 表示直方图中阈值为t
时的类间方差,则最佳阈值可以通过求 的最大值而得到,即
 ))               (2-2-2)
文献[2]将这一方法推广到二文情况,提出了二文 Otsu方法。文献[3]和文献[4]将 Fisher准则应用到图像阈值分割中来,提出了基于 Fisher 线性判别准则的图像阈分割算法
(3)最大熵法
Kapur等于 1985 年提出了最大熵(maximun entropy method,Entropy)[5]此算法将目标和背景分为两个独立源,求目标熵和背景熵的和,取其最大值作为图像的最佳阈值。目标熵和背景熵表示为

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