Otsu图像分割方法的研究与应用计算机软件与理论 2011 硕士【摘要】 图像分割是图像处理技术中的重要问题也是计算机视觉研究中的一个经典难题计算机视觉中的图像理解包括目标检测特征提取和目标识别等都依赖于图像分割的质量图像分割是对图像进行模式识别和视觉分析的基本前提分割的准确性直接影响到后续的图像分析识别和解释的质量和效率因此具有十分重要的意义阈值分割方法是图像分割技术中最常用的方法其实质是利用图
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两部分背景和目标之间的类间方差越大说明构成图像的两部分的差别越大 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两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function ostufilequeryStatus = QUERY_IMAGE(fil
2003 年 10 月
第1章 相关知识图像分割的概述 在对图像的研究和应用中人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)他们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域为了辨识和分析目标需要将他们分离提取出来在此基础上才有可能对目标进一步利用 o 图像分割 图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程这里特性可以是象素的灰度颜色纹理等预先定义的目标可以对应
otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值具有很好的效果算法具体描述见otsu论文或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书这里给出程序流程:1计算直方图并归一化histogram2计算图像灰度均值avgValue.3计算直方图的零阶w[i]和一级矩u[i]4计算并找到最大的类间方差(between-class variance)variance[i]=(avgValuew[i]-u[i])(av
第10卷 第 4期
1.引言所谓图像分割是指根据灰度彩色空间纹理几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性而在不同区域间表现出明显的不同[37].简单的讲就是在一幅图像中把目标从背景中分离出来以便于进一步处理图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提.同时它也是一个经典难题到目前为止既不存在一种通用的
实验五 图像的阈值分实验目的 1. 掌握图像分割的基本理论和一般实现方法2. 用VC编程实现图像的阈值分割实验内容 1.学习图像的阈值分割理论和实现方法2.用VC编程实现图像的阈值分割实验步骤(1) 启动VC打开Dip工程(2)在菜单栏?insert?resouce?dialog?new在对话框模版的非控制区点击鼠标右键在弹出的对话框中选properties设置为ID:IDD_DLG_TH
按一下以編輯母片標題樣式按一下以編輯母片第二層第三層第四層第五層按一下以編輯母片標題樣式按一下以編輯母片第二層第三層第四層第五層机器视觉与图像测量基于阈值和区域生长法的图像分割:高志帆组员:秦杨 周大玲 郑信文 谈华林阈值法不足: 不可避免地会在分割出的目标中留下和目标灰度接近的背景区域(噪声干扰)g(xy) =1 f(xy) > T10 f(xy) ≤ T1最大类间方差法
机器视觉与图像测量基于阈值和区域生长法的图像分割:高志帆组员:秦杨 周大玲 郑信文 谈华林阈值法不足:不可避免地会在分割出的目标中留下和目标灰度接近的背景区域。(噪声干扰)g(x,y) =1, f(x,y)T10, f(x,y) ≤ T1区域生长法m、σ:区域R的灰度均值及标准差。R区域生长法一致性判别条件: 区域生长法不足:如果目标区域内灰度分布不均匀,使生长提前终止,可能造成欠分割。如果目
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