灰度图像二值阈值选取常用方法.ppt

灰度图像二值化阈值选取常用方法;汇报内容;一、研究背景;一、研究背景;而选取合适的分割阈值可以说是图像二值化的重要步骤，过高的阈值会导致一些真实边缘的丢失，过低的阈值又会产生一些无谓的虚假边缘。 下面介绍几种基本的阈值选取算法。;在一些简单的图像中，物体的灰度分布比较有规律，背景与各个目标在图像的直方图各自形成一个波峰，即区域与波峰一一对应，每两个波峰之间形成一个波谷。那么，选择双峰之间的波谷所代表的灰度值T作为阈值，即可实现两个区域的分割。如图1所示。;2. P参数法;3.大津法（Otsu法或最大类间方差法）;3. 最大类间方差法（大津法或Otsu法）;4. 最大熵阈值法;4. 最大熵阈值法;迭代法是基于逼近的思想，迭代阈值的获取步骤可以归纳如下：;图像处理技术发展至今， 虽然没有达到非常完美的程度。但对于二值化这样一个图像分割中非常重要???分支，可以说已经趋近成熟。 上述提到的二值化算法都是很基础但是非常实用的一些算法。还有很多高阶的算法，都是从这些算法中延伸或者改进而来。 文中提出的算法都是基于一维直方图的，还有基于二维直方图的模糊门限化方法，基于二维灰度阈值的图像二值化分割算法等一些基于二维直方图的分割方法。 相信随着图像处理技术的继续发展，对二值化图像的要求也会越来越高，相应的也会产生更多效率更高、效果更好的二值化方法。;吁是刊浚孟秧径抑士焦锨锯乡脓累寒滑裹栈均茧午婉柏并花顽翘劈容瓤润灰度图像二值阈值选取常用方法灰度图像二值阈值选取常用方法