灰图像二值化阈值选取常用方法PPT学习教案.pptx

灰图像二值化阈值选取常用方法 灰图像二值化阈值选取是机器视觉系统中一个非常重要的步骤，它将图像分割成目标和背景两部分，从而实现图像的二值化。二值化的目的是将图像增强结果转换成黑白二值图像，从而能得到清晰的边缘轮廓线，更好地为边缘提取、图像分割、目标识别等后续处理服务。 在图像二值化中，选取合适的分割阈值是非常重要的，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。因此，选择合适的阈值选取方法是非常必要的。 常用的阈值选取方法有双峰法、P 参数法、大津法（Otsu 法或最大类间方差法）、最大熵阈值法、迭代法等。 双峰法是基于图像的灰度分布，选择双峰之间的波谷所代表的灰度值作为阈值，即可实现两个区域的分割。这种方法适用于简单的图像，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。 P 参数法是基于目标区域所占整个图像的比例 P，通过计算图像的累积分布直方图，选择阈值T，使得目标区域的灰度值大于阈值的设成 255，小于阈值的设成 0。这种方法适用于目标区域的灰度分布有一定的重叠时。 大津法（Otsu 法或最大类间方差法）是基于整幅图像的统计特性实现阈值的自动选取的，是全局二值化最杰出的代表。该方法通过计算图像的类间方差，选择阈值T，使得类间方差最大时所对应的 t 值。这种方法适用于图像的灰度分布比较复杂的情况。 最大熵阈值法是基于图像的熵值，选择阈值T，使得图像的熵值最大时所对应的 t 值。这种方法适用于图像的灰度分布比较复杂的情况。 迭代法是基于图像的迭代处理，选择阈值T，使得图像的二值化效果最好。这种方法适用于图像的灰度分布比较复杂的情况。 在实际应用中，选择合适的阈值选取方法是非常重要的，需要根据图像的特点和应用场景选择合适的阈值选取方法。同时，需要结合实际情况对阈值选取方法进行调整和改进，以获得更好的二值化效果。