图像处理：迭代阈值分割算法实现(python)

最新推荐文章于 2021-05-11 15:20:51 发布
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#opencv #图像处理

本文介绍了如何使用迭代方法估计图像全局阈值，以实现优于传统双峰阈值分割的效果。算法通过不断计算并更新阈值，直到达到预设的迭代次数或阈值变化小于某一阈值。提供了Python实现的递归代码示例。

使用迭代的方法对图像全局的阈值进行估计，效果优于传统的双峰阈值分割。

算法流程：

  1. 给定初始值T0T_0T0​，最好是全局灰度平均值
  2. 根据阈值T0T_0T0​将图像分成两个部分，两个部分灰度均值分别为T1T_1T1
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图像处理之阈值分割[全局阈值、Otsu阈值和迭代式阈值分割]
qq_44111805的博客
08-21 4万+
背景CO的灰度级为0 ~ t-1，目标C1的灰度级为t ~ L-1。对于物体和背景对比较明显的图像，其灰度直方图为双峰形状，可以选择两峰之间的波谷对应的像素值作为全局阙值，将图像分割为目标对象和背景。迭代阈值法是阈值法图像分割中比较有效的方法，通过迭代的方法来求出分割的最佳阅值，具有一定的自适应性。其中f(x,y)为点(x,y)的像素值，g(x,y) 为分割后的图像，T为全局阈值，阈值分割技术是最经典和流行的图像分割方法之一，也是最简单的一种图像分割方法。可以通过全局的信息，例如整个图像的灰度直方图。
python图像分割动态域值_图像处理基本算法 动态阈值分割
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迭代法实现图像阈值分割
09-25
代码的功能是通过迭代法实现阈值的分割，阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。
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C语言图像处理：各种阈值分割方法比较与形态学操作实现
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python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)
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06-10
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05-11 3484
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CGG的博客
12-24 1073
迭代阈值（matlab)，数据可能有inf,-inf,NAN的遥感数据
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