图像otsu阈值分割的程序设计_刘春阳

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1、武汉理工大学《专业综合课程设计》说明书1原理与实现1.1图像分割数字图像处理的目的之一是图像识别,而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是将图像分成一些有意义的区域,然后对这些区域进行描述,相当于提取出某些目标区域图像的特征,判断图像中是否有感兴趣的目标。图像分割的基础是像素间的相似性和跳变性。所谓“相似性”是指在某个区域内像素具有某种相似的特性,如灰度一样,纹理相同;所谓“跳变性”是指特性不连续,如灰度值突变等。从总体上说,图像分割就是把图像分成若干有意义的区域的处理技术。这些区域互不交叠,每一个区域内部的某种特性或特征相同或接近,而不同区域间的

2、图像特征则有明显差别,即同一区域内部特性变化平缓,相对一致,而区域边界处则特性变化比较剧烈。区域内是一个所有像素都有相邻或相接触像素的集合,是像素的连通集。在一个连通集中任意两个像素之间,都存在一条完全由这个集合的元素构成的连通路径。连通路径是一条可在相邻像素间移动的路径。所以,在一个连通集中,你可以跟踪在任意两个像素间的连通路径而不离开这个集合。图像分割的方法有多种,依据工作对象来分,可分为点相关分割和区域相关分割;按算法分类,可分为阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。近年来出现了一些新的算法和设想。如先使用经典的边缘检测算子对图像做初步的边缘检

3、测,然后再利用边缘之间空间结构关系来协调,增强初始检测结果。1.2阈值分割阈值处理是一种区域分割技术,将灰度根据主观愿望分成两个或多个等间隔或不等间隔灰度区间,它主要是利用图像中要提取的目标物体和背景在灰度上的差异,选择一个合适的阈值,通过判断图像中的每一个像素点的特征属性是否满足阈值的要求来确定图像中该像素点属于目标区还是应该属于背景区域,从而产生二值图像,它对物体与背景有较强对比景物的分割特别有用。它计算简单,而且总能用封闭而且连通的边界定义不交叠的区域。在使用阈值法进行分割技术时,阈值的选取成为能否正确分割的关键,若将所有灰度值大于或等于某阈值

4、的像素都被判属于物体,则将所有灰度值小于该阈值的像素被排除在物体之外,如果阈值选取得过高,则过多的目标区域将被划11武汉理工大学《专业综合课程设计》说明书分为背景,相反如果阈值选取得过低,则过多的背景将被划分到目标区。因此,边界就由这样一些内部点的集合组成,这些点都至少有一个邻点不属于该物体。由于物体和背景以及不同物体之间的灰度级有明显的差别,因此,在图像的灰度级直方图中会呈现明显的峰值。当图像灰度直方图峰型分布明显时,常以谷底作为门限候选值。所以只要适当地选择阈值,即可对图像进行分割,因而成为一种简单而广泛应用的方法。1.3OTSU算法OTSU算法

5、,又称最大类间方差法,是由日本学者大津(NobuyukiOtsu)于197年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。设X是一幅具有L级灰度级的图像,其中第i级像素为个,其中i的值在0~L-1之间,图像的总像素点个数为:(1)第i级出现的概率为:(2)在OTSU算法中,以阈值k将所有的像素分为目标和背景两类。其

6、中,类的像素灰度级为0~k-1,类的像素灰度级为k~L-1。图像的总平均灰度级为:(3)类像素所占的总面积的比例为:(4)类像素所占的总面积的比例为:(5)类像素的平均灰度级为:(6)类像素的平均灰度级为:(7)11武汉理工大学《专业综合课程设计》说明书其中,(8)(9)最大类间方差的公式为:(10)令k从0~L-1变化,计算在不同k值下的类间方差,使得最大值时的那个k值就是所要求的最优阈值。1.4迭代法迭代法的原理是:图像中前景与背景之间的灰度分布为相互不均衡,在这个前提下,实现对两类对象的阈值分割。其算法步骤如下:(1)设定参数,选择一个T的初始

7、阈值估计值。(2)用分割图像。将图像分成两组像素:由所有灰度值大于的像素组成,而的所有灰度值小于或等于的像素组成。(3)对区域和中的所有像素计算平均灰度值和。(4)计算新的阈值:=(+)/2.(5)如果,则推出,即所求的全局阈值;否则,将赋给,重复步骤(2)~(5)。2程序设计11武汉理工大学《专业综合课程设计》说明书程序除了有题目中要求的自编程序实现最大类间方差法外,还扩展了手动输入阈值进行分割和迭代法阈值分割,功能较多,为了使程序有良好的人机界面,主程序中提供了简单的菜单界面。同时为了增加程序的可读性,分模块编写,然后在主函数中调用。2.1主程序

8、functionmain%主程序clear;closeall;%清楚变量,关闭所有窗口[namepath]=

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