基本的全局阈值处理

本文详细介绍了一种图像阈值分割算法,通过迭代计算全局阈值T,将图像分割为前景和背景两个区域。该算法适用于双峰直方图模式的图像,能够快速找到最优阈值,但在复杂图像上效果有限。

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1.为全局阈值T选择一个初始估计值。
2.利用T分割图像,将产生两组像素:G1由灰度值大于T的所有像素组成,G2由所有小于等于T的像素组成。
3.对G1和G2的像素分别计算平均灰度值(均值)m1和m2.
4.计算出一个新的阈值:T=12(m1+m2)T=\frac{1}{2}(m_1+m_2)T=21(m1+m2)
5.重复2到步骤4,直到连续迭代中的T值间的差小于一个预定义的参数ΔT\Delta TΔT为止。

当与物体和背景相关的直方图模式间存在一个相当清晰的波谷时,这个简单的算法工作得很好。在速度是一个重要的情形下,参数ΔT\Delta TΔT用于控制迭代的次数。图像的平均灰度对于T来说是较好的初始选择。

这种方法的缺点也很明显,它仅能分割双峰明显的图像,对复杂图像并达不到很好的效果。
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