adaptive-threshold method(自适应阈值法)

自适应阈值法是一种图像分割技术,通过计算前景和背景像素的分布,寻找使两者方差最大的阈值。在图像处理中,这种方法能有效分离前景和背景,尤其是在灰度分布不均的场景下。算法涉及前景像素点数、平均灰度、背景像素点数及平均灰度的计算,并基于这些信息确定最佳阈值。执行前需先获取图像的灰度直方图。

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最大类间方差法是由日本学者大津于1979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。
otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津 算法 )使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分。 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
### MATLAB中实现自适应阈值分割 #### 基于最大类间方差法的自适应图像阈值分割 为了在MATLAB中实现基于最大类间方差法(Otsu's method)自适应图像阈值分割,可以通过内置函数`graythresh`来计算全局最优阈值,并应用该阈值进行二值化处理。这种方法适用于整个图像具有相对均匀光照条件的情况。 对于更复杂的场景,其中背景灰度不是常数且对比度变化较大,则需要采用局部自适应方法[^1]: ```matlab % 读入灰度图 I = imread('your_image_file.png'); I_gray = rgb2gray(I); % 使用Otsu’s 方法获取全局最佳阈值并执行二值化 level = graythresh(I_gray); BW_global = imbinarize(I_gray, level); figure; subplot(1,2,1); imshow(I_gray); title('Original Image'); subplot(1,2,2); imshow(BW_global); title(['Global Thresholding with Otsu (Level=', num2str(level),')']); ``` #### Sauvola 自适应阈值分割算法 当面对文档扫描件或其他存在不均匀照明影响的文字图片时,Sauvola算法是一种有效的解决方案。它考虑到了局部均值和标准偏差的影响,在保持字符连通性的前提下实现了更好的文字提取效果[^2]。 下面是一个简单的例子展示如何使用MATLAB中的Image Processing Toolbox 来模拟Sauvola算法的效果: ```matlab function BW = sauvolaThreshold(img, windowSize, k) % SAUVOLATHRESHOLD Perform local adaptive threshold using the Sauvola algorithm. img_double = double(img); mean_I = conv2(img_double, ones(windowSize)/windowSize^2,'same'); std_I = sqrt(conv2(img_double.^2,ones(windowSize)/windowSize^2,'same') - mean_I.^2); T = mean_I .* (1 + k * ((std_I ./ 128)-1)); BW = img_double >= T; end % 调用上述定义好的sauvolaThreshold 函数 img = imread('text_image.jpg'); bw_img = sauvolaThreshold(rgb2gray(img), 15, 0.2); imshowpair(imcomplement(bw_img), img, 'montage'); title('Left:Sauvola Binarization Result Right: Original Image') ``` #### 局部自适应阈值技术概述 考虑到实际应用场景下的复杂性和多样性,有时单一固定的阈值难以满足需求。因此引入了局部自适应阈值的概念,即让阈值随着空间位置的不同而调整,从而更好地应对不同区域内的亮度差异问题[^3]。
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