1、灰度圖像二值化閾值選取常用方法報告人：專業(yè)：機(jī)械設(shè)計及理論1匯報內(nèi)容一、研究背景二、二值化閾值選取常用方法三、總結(jié)與展望2一、研究背景機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種）將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。3一、研究背景二值化及閾值二值化的基本過程如下：對原始圖像作中低通濾波，進(jìn)行圖像的預(yù)處理，降低或去除噪聲；用算法確定最佳閾值T；凡是像素的灰度值大于這個

2、閾值的設(shè)成255，小于這個閾值的設(shè)成0。這樣處理后的圖像就只有黑白兩色，從而將灰度范圍劃分成目標(biāo)和背景兩類，實現(xiàn)了圖像的二值化。圖像二值化是圖像處理的基本技術(shù)，也是圖像處理中一個非?；钴S的分支， 其應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，特別是在圖像信息壓縮、邊緣提取和形狀分析等方面起著重要作用，成為其處理過程中的一個基本手段。二值化的目的是將上步的圖像增強(qiáng)結(jié)果轉(zhuǎn)換成黑白二值圖像，從而能得到清晰的邊緣輪廓線，更好地為邊緣提取、圖像分割、目標(biāo)識別等后續(xù)處理服務(wù)。255 (白) f(x,y) T 0 (黑) f(x,y) Tg(x,y)=4而選取合適的分割閾值可以說是圖像二值化的重要步驟，過高的閾值會導(dǎo)致一些真實邊緣的

3、丟失，過低的閾值又會產(chǎn)生一些無謂的虛假邊緣。下面介紹幾種基本的閾值選取算法。二、二值化閾值選取常用方法1. 雙峰法2. P參數(shù)法3. 大津法（Otsu法或最大類間方差法）4. 最大熵閾值法5. 迭代法（最佳閾值法）52. P參數(shù)法，則P參數(shù)法的具體步驟可以如下描述：當(dāng)不同區(qū)域（即目標(biāo)）之間的灰度分布有一定的重疊時，雙峰法的效果就很差。如果預(yù)先知道每個目標(biāo)占整個圖像的比例P，則可以采用P參數(shù)法進(jìn)行分割。P參數(shù)法的具體步驟可以如下描述，假設(shè)已知整個直方圖中目標(biāo)區(qū)域所占的比例為P1：1) 計算圖像的直方圖分布P(t).其中t=0,1,2,255，表示圖像的灰度值； 2) 從最低的灰度值開始，計算圖像

4、的累積分布直方圖。 t=0,1,2,255， 3) 計算閾值T,有 t=0,1,2,255， 也就是說，閾值就是與P1最為接近的累積分布函數(shù)所對應(yīng)的灰度值t。 需要預(yù)先知道目標(biāo)區(qū)域的P值，因此成為P參數(shù)法。73.大津法（Otsu法或最大類間方差法）最大類間方差法是由Otsu 于1979 年提出的，是基于整幅圖像的統(tǒng)計特性實現(xiàn)閾值的自動選取的，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將圖像的灰度分成兩組，當(dāng)兩組的類間方差最大時，此灰度值t就是圖像二值化的最佳閾值。設(shè)圖像有M 個灰度值，取值范圍在0M-1，在此范圍內(nèi)選取灰度值t，將圖像分成兩組G0和G1，G0包含的

5、像素的灰度值在0t，G1的灰度值在t+1M-1，用N 表示圖像像素總數(shù)，ni表示灰度值為i 的像素的個數(shù)。已知：每一個灰度值i 出現(xiàn)的概率為pi ni /N；假設(shè)G0和G1兩組像素的個數(shù)在整體圖像中所占百分比為W0,W1，兩組平均灰度值為u0,u1，可得 概率： 平均灰度值： 84. 最大熵閾值法將信息論中的shannon熵概念用于圖像分割，其依據(jù)是使得圖像中目標(biāo)與背景分布的信息量最大，即通過測量圖像灰度直方圖的熵，找出最佳閾值。根據(jù)shannon熵的概念，對于灰度范圍為0,1,2,M-1的圖像，其直方圖的熵定義為（僅僅是定義）：其中pi為灰度值為i的像素在整體圖像中的概率。 設(shè)閾值t將圖像劃

6、分為目標(biāo)O和背景B兩類，他們的概率分布分別為O區(qū)：i=0,1，t； B區(qū)： i=t+1,t+2，M-1； 其中 令 則目標(biāo)O和背景B的熵函數(shù)分別為：104. 最大熵閾值法圖像的總熵為 最佳閾值T為使得圖像的總熵取得最大值：T=argmax(H(t)此方法不需要先驗知識，而且對于非理想雙峰直方圖的圖像也可以進(jìn)行較好的分割。缺點(diǎn)是運(yùn)算速度較慢不適合實時處理。僅僅考慮了像素點(diǎn)的灰度信息，沒有考慮到像素點(diǎn)的空間信息，所以當(dāng)圖像的信噪比降低時分割效果不理想。11迭代法是基于逼近的思想，迭代閾值的獲取步驟可以歸納如下：5. 迭代法（最佳閾值法）1）選擇一個初始閾值T(j)，通?？梢赃x擇整體圖像的平均灰度值作為初 始閾值。j為迭代次數(shù)，初始時j=0。2）用T(j)分割圖像，將圖像分為2個區(qū)域 和 3）計算兩區(qū)域的平均灰度值，其中 、