基于最大熵的直方图阈值分割算法

基于最大熵的直方图阈值分割算法

苏茂君1 陈锐1 马义德1*

1兰州大学信息科学与工程学院，兰州 (730000)

Email: ydma@https://www.doczj.com/doc/5c16521335.html,

摘 要：本文对图像阈值化分割算法进行了研究，提出了一种基于最大熵的直方图阈值分割算法，并通过几种常用的评价准则对本文算法和几种典型的图像分割算法进行了客观而定量的评价和比较，实验结果表明：基于最大熵的图像自动阈值选取分割算法分割效果良好，要优于常用的直方图分割算法。

关键词：图像分割 直方图 分割评价 信息熵

1． 引 言

图像的二值分割是数字图像处理中的一个很重要的研究领域。图像的二值化在计算机图像处理技术中的应用非常广泛，可以应用于目标识别、图像分析、文本增强、字符识别、牌照识别等各种应用领域，因此对其进行深入研究具有很重要的实际意义。

图像的二值分割就是把一幅图像分成目标和背景两大类，传统的二值分割方法主要是根据目标和背景的灰度分布差异选取适当的阈值进行分割，因此如何来选取阈值是图像分割的关键问题。本文中我们首先研究和分析了三种典型的图像阈值分割算法：直方图谷点阈值选取算法[1]、最大类间方差法（OSTU）[2]、基于灰度期望值的图像分割算法[3]。并在此基础上，通过对常用直方图谷点阈值选取算法以及信息熵的研究，提出了一种基于最大熵的直方图阈值分割算法，该算法不依赖于人的主观参与，利用计算机自动选取最佳阈值。为了将本文提出的图像分割算法与常用的经典分割算法进行比较，我们运用了几种典型的并且通用性较强的图像分割评价准则[4、5、8]：区域内部均匀性准则(UM)，形状测度准则（SM）和区域对比度准则（GC）,对不同分割算法下的分割结果进行了比较和评价，实验结果表明：本文提出的基于最大熵的自动图像阈值选取分割算法分割效果要明显优于传统基于直方图的阈值分割算法，分割效果良好。

2． 常用图像二值分割算法

2.1直方图谷点阈值选取算法

这是最简单的一种图像阈值分割算法，一般是根据图像的直方图来进行的。基本原理是：如果图像的目标和背景区域的灰度差异较大，则该图像的灰度直方图包络线就呈现双峰一谷的曲线，那么选取两峰之间的谷值就可以作为阈值来分割图像的目标和背景[1]

。这种方法在图像的目标和背景之间的灰度差异较为明显时，可以取得良好的分割效果，通常可以满足我们的分割要求。虽然由于该方法对图像直方图的特殊要求和依赖，使其在图像分割中具有一定的局限性，但其操作简单运算量低，因此也被经常使用。 2.2基于灰度期望值的图像分割算法

在对随机变量的统计过程中,期望值是一个十分重要的统计特征,它反映了随机变量的平均取值，类似于物体的质量中心，因此从灰度“中心”进行分割应当是最佳的分割平衡点。灰度图像的数学期望值[3]

可以按下式计算得到： 1()N

threshold n n n L P L μ==∑ (1)

其中为图像的灰度级，为灰度级出现的概率。

n L ()n P L n L

上式是一种基于全局的阈值分割法，分割效果要优于灰度差直方图法、微分直方图法以及非等同熵法[3]

，并且该算法的复杂度较低且处理速度较快。 2.3最大类间方差法（OSTU）

最大类间方差法[2]

也称大律法，其基本原理是：对一幅图像，记T为目标与背景的分割阈值，T的取值范围是从最小灰度值到最大灰度值；目标点数占图像像素点数的比例为，平均灰度为A W A μ；背景点数占图像像素点数的比例为, 平均灰度为B W B μ。图像的总平均灰度为μ。则两类间方差的计算公式为： 2σ22()()()A A B B T W W 2

σμμμμ=?+? (2)

即阈值T将图像分成目标和背景两部分，使得两类总方差取最大值的T即为最佳分割阈值。因为方差是图像灰度分布均匀性的一种度量，方差越大说明构成图像的两部分差别越大，而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）（T 2σ[ 6 ]。大量实验结果表明OSTU算法对图像的分割质量通常都有一定的保障，对各种情况的表现都较为良好，可以说是比较好的一种分割算法。

3． 常用图像分割效果评价准则

3.1 区域内部均匀性(Uniformity Measure)

分割就是要把一个原始图像f(x,y)分成若干个内部具有相似特性的区域，所以可用分割图像中各区域内部均匀的程度来描述分割图像的质量。如用Ri表示第i个区域，Ai表示其面积，则分割图像的均匀性测度[4]UM为: 2(,)(,)111{[(,)(,)i i n i x y R x y R i

UM f x y f x y C A ∈∈=??∑∑∑]} (3) C 为归一化系数，在二值图像中i 即为2，UM 的值越大，分割效果就越好，所用的算法

性能也就越好。 3.2形状测度准则（Shape Measure）

一个好的图像分割结果应该有一个好的目标轮廓，区域形状测度就是来衡量目标轮廓光滑程度的一个指标，其形状测度计算公式[4]为： (,)

1()gn[(,)(,)](,)sgn[(,)]N x y SM t S f x y f x y x y f x y t C =????∑? (4) 其中，(,)N f x y 为邻域N(x,y)的灰度均值，t 为灰度阈值，?(x,y)为广义梯度，C 为归一化因子，而。

{1

1()x x Sgn x ≥?<=003.3 区域对比度（Gray-Level Contrast）

图像二值分割是按照目标和背景的灰度差异将图像分割成两个不同区域，如果这两部分区域的灰度分布特性差别比较大，也就是说灰度对比度较大，也可以推断出所用分割算法的性能优劣。对于目标和背景这两个区域来说，如果它们各自的平均灰度分别为：fo和fb，则它们之间的灰度对比度计算公式[5]

GC为：

||()o b o b

f f GC t f f ?=+ (5) 由上述分析可知灰度对比GC 越大，则分割效果就越好。

4． 本文算法和实验结果讨论

4.1 本文算法

灰度直方图在图像分割技术中得到了广泛应用, 通常情况下, 当图像的目标和背景之间的灰度分布具有明显差别时，显示在直方图上大致就是两个峰值，通常选取较明显的波谷位置即可得到较佳的阈值。但实际情况一般要比这复杂的多：首先由于图像的灰度分布往往不是很均匀，并且图像背景也很有可能受到噪声影响，从而使图像的直方图存在多个且不明显的谷值, 在这种情况下要得到合理的图像分割阈值是十分困难的；另外，常用的确定谷值的方法是先做直方图，然后人工找谷点，因为直方图往往参差不齐，很难找出理想的谷值。

众所周知，熵是图像统计特性的一种表现形式，反映了图像包含信息量的大小。因为对于绝大多数图像来说，不管采用何种分割算法，一般分割后图像熵值越大，说明分割后从原图得到信息量越大，分割图像细节越丰富，因而总体分割效果也应越好[7]

。这一点进一步得到了我们实验的验证，如图1和图2

所示：

图1是lena 图像的灰度分布直方图，文中我们特意取了直方图中的七个明显的谷值作为分割阈值(见表1)，图4是我们对lena 图像取上述阈值时所得到的对应的分割图像，图2是从不同阈值下的分割结果得到的“阈值—熵”关系曲线图，从图2和图4的对应关系中很容易得知，信息熵是一个上凸函数，并且当熵值较大时所对应的分割效果也较好，如：在T=110和134时熵值较大，曲线处于峰值附近，且他们所对应的分割效果如图4所示也优于

其他几幅。因此我们得出结论：熵值最大时所对应的阈值即可当作最佳阈值。香农熵公式为：

H S p p p p

=?? (6)

()1ln10ln0

其中P1和P0分别表示分割图像二值输出为1和0的概率。上式即为一幅图像分割后的二值序列中输出值为1和值为0的像素所含信息量的统计平均值。

T=54 T=105 T=110 T=134 T=149

图4 lena图像在不同谷值处分割所得到的结果

因此，我们对常用的直方图阈值选取算法进行了改进并提出了如下算法，算法流程图如图3所示：当图像的目标和背景对比并不是很强烈，并且存在多个不明显的波谷时，我们首先计算出图像的直方图，然后按照迭代算法(下文将讲到)求出其中所有的谷值，并取各个谷值作为阈值分别对图像进行分割，最后求出所有分割图像的信息熵，则所求熵值最大的一个谷值即可作为图像的最佳分割阈值。本算法中谷值的迭代寻找过程为：在图1所示的直方图中每三个连续点为一组寻找一个最小值做为谷值，得到谷值序列P={p1,p2,p3……}；在第二次迭代过程中，将P序列再按照第一次迭代过程所采用方法再求取谷值；继续迭代直到谷点个数较少为止，此时得到最终谷点序列PT，一般情况迭代三四次即可得到少数几个谷点。

4.2 实验结果

我们将本文的改进算法与上文提到的几种典型图像分割算法进行了比较，图5是lena 图像在不同分割算法下的分割结果：(a)图是采用常用的直方图谷点阈值选取算法所得到的分割结果，选取的阈值是在直方图上人工寻找到的最佳谷值作为阈值，很明显由于lena图像的直方图(图1)是多峰的，很难人工找出最佳的分割阈值；而其他三幅分割结果从主观上看，分割效果都较好，差别不是很明显：

(a)常用直方图谷点阈值分割 (b)最大熵阈值选取算法 (c)数学期望法 (c)OSTU

图5 不同分割算法下得到的分割结果

但为了从客观上对分割结果进行比较，我们采用了三种通用性较强的评价准则：区域内部均匀性准则(UM)，形状测度准则（SM）和区域对比度准则（GC），对图5得到的四幅分割结果进行了客观和定量的评价，评价结果如表1所示：

表1 不同算法下的分割结果比较

区域均匀性形状参数区域对比度综合指标

常用直方图谷点阈值分割0.9838 0.9149 0.3640 0.7542 最大熵直方图分割算法0.9862 0.8960 0.4267 0.7696 数学期望法0.9859 0.9014 0.4075 0.7649 OSTU 0.9862 0.8946 0.4338 0.7715

由于一种图像分割评价准则是无法对分割结果做准确评价[8]的，因此我们综合三种评价准则得到了一个综合指标。从上表实验中得到的综合指标数据可以看出，本文提出的最大熵阈值分割算法要优于常用的直方图阈值选取算法，并且分割结果要好于采用数学期望法得到的结果，这主要是由于数字图像处理是离散数值操作，在离散域里求取数学期望本质上就是求取了图像的灰度平均值，因此该方法本身具有自身的不足。但与经典的OSTU分割算法相比，本文算法又有所不及，但本文所提的方法运算复杂度稍低，且运算时间较短。

5．结论

本文通过对常用直方图分割算法的研究和改进，提出了一种基于最大熵的直方图阈值选取分割算法，该算法不仅能够自动获取最佳阈值，而且克服了因灰度分布复杂，灰度直方图呈现多峰以致难以获取最佳阈值的缺陷，实验取得了良好的分割效果。

参考文献：

[1] 陈书海 傅录祥. 实用数字图像处理[M]，科学出版社，2005.6 :234-236

[2] Ostu N A. Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms[J]. IEEE Trans.on System,

Man, and Cybernetics,1979,9(1):62-66.

[3] 高永英 张 利 吴国威. 一种基于灰度期望值的图像二值化算法. 中国图形图像学报（A）

版,1999,4(6):524-528.

[4] P.K.Sahoo, S.Soltani,A.K.C. Wong,Y.C.Chen. A Survey of Thresholding Techniques[J]. Computer

Graphics Vision and Image Processing,1988.41:233～260.

[5] M.D.Levine & A. Naxif. Dynamic Measurement of Computer Generated Image Segmentation. IEEE

Trans. PAMI, 1985,7: 155~164.

[6] 吕俊哲. 图像二值化算法研究及其实现. 科技情报开发与经济. 2004,14(12):266~267.

[7] 马义德, 戴若兰, 李廉. 一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法[J]. 通信学报,

2002, 23(1): 46-51.

[8] 章毓晋. 图像分割评价技术分类和比较. 中国图形图像学报. 1996,1(2), 151~157. Research on the threshold segmentation algorithm Based on Entropy and Histogram of Image

Su Maojun1，Chen Rui1，Ma Yide1

1 School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou, China

Abstract

This paper proposes a thresholding segmentation algorithm based on the entropy and histogram of image. In this paper we adopted several criteria to evaluate and compare the proposed algorithm with the other classical image segmentation algorithms. Experimental results show that the automatic image segmentation algorithm based on maximum entropy can perform well and get a better result than the usual histogram segmentation algorithm.

Keywords:Image Segmentation, histogram, evaluation criteria, entropy

作者简介:

苏茂君(1984-)，男，硕士研究生，主要研究方向：数字图像处理，信号处理，脉冲耦合神经网络(PCNN)等；

陈锐(1981-)，男，硕士研究生，主要研究方向：数字图像处理，脉冲耦合神经网络(PCNN), DSP与信号处理等；

马义德(1963-)，男，教授，博士生导师，长期从事计算机应用系统、生物信息数字图像处理、通信与信息,DSP与信号处理等力面的教学与科研工作.

图像的阈值分割及边缘检测技术

数字图像处理实验报告 题目：图像的阈值分割及边缘检测技术 班级： 姓名： 学号：

图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图 像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。

四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于 阈值，则将该像素改为0； 实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈 值，则将像素改为255，若小于阈值， 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end

基于阈值的图像分割方法--论文

课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名 学号 学院 专业电子信息工程 指导教师副教授 年6月12日

学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明：所呈交的课程结业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担 目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6)

2基于区域的全局阈值选取方法 (7) 2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录 基于阈值的图像分割方法 摘要：图像分割多年来一直受到人们的高度重视，至今这项技术也是趋于成熟，图像分割方法类别也是不胜枚举，近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节，是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中，人们对图片的要求也

是有所提高，在对图像的应用中，人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣，这 些部分就对应图像中的特定的区域，为了辨识和分析目标部分，就需要将这些 有关部分分离提取出来，因此就要应用到图像分割技术。 关键词：图像分割；阈值；matlab Based onthresholding for image segmentation methods Abstract：Image segmentation is a indispensable part of image processing and analysis, have important practical significance.It is according to the needs of image processing and analysis of the image into each area and extract the characteristic of technology and process of interested target.Image segmentation methods and types have a lot of different categories, some segmentation operation can be directly applied to all images, while others can only apply to special image.The purpose of this paper is to through the collection of image segmentation method based on threshold related information, analysis the advantages and disadvantages of various segmentation algorithm, using the MATLAB tools to threshold segmentation algorithm is studied. Keywords:image segmentation; The threshold value; matlab

灰度阈值分割算法

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解决项目中的琐碎细节问题b.zhao_npu@https://www.doczj.com/doc/5c16521335.html, 目录视图 摘要视图 订阅 有奖征资源，博文分享有内涵人气博主的资源共享：老罗的Android之旅微软Azure?英雄会编程大赛题关注CSDN社区微信，福利多多社区问答：叶劲峰游戏引擎架构 灰度图像阈值化分割常见方法总结及VC实现 分类：图像处理OpenCV 2011-11-11 23:20 7427人阅读评论(14) 收藏举报 算法图形byte图像处理扩展 目录(?)[+] Otsu法最大类间方差法 一维交叉熵值法 二维OTSU法 参考文献 在图像处理领域，二值图像运算量小，并且能够体现图像的关键特征，因此被广泛使用。将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值，然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理，即将其灰度值与所设置的门限进行比对，从而得到二值化的黑白图。这样一种方式因为其直观性以及易于实现，已经在图像分割领域处于中心地位。本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结，全文描述了作者对每种算法的理解，并基于OpenCV和VC6.0对这些算法进行了实现。最终将源代码公开，希望大家一起进步。（本文的代码暂时没有考虑执行效率问题） 首先给出待分割的图像如下： 1、Otsu法（最大类间方差法） 该算法是日本人Otsu提出的一种动态阈值分割算法。它的主要思想是按照灰度特性将图像划分为背景和目标2部分，划分依据为选取门限值，使得背景和目标之间的方差最大。（背景和目标之间的类间方差越大，说明这两部分的差别越大，当部分目标被错划分为背景或部分背景错划分为目标都会导致这两部分差别变小。因此，使用类间方差最大的分割意味着错分概率最小。）这是该方法的主要思路。其主要的实现原理为如下： 1）建立图像灰度直方图（共有L个灰度级，每个出现概率为p） 2）计算背景和目标的出现概率，计算方法如下： 上式中假设t为所选定的阈值，A代表背景（灰度级为0~N）,根据直方图中的元素可知，Pa为背景出现的概率，同理B为目标，Pb为目标出现的概率。 3）计算A和B两个区域的类间方差如下：

阈值分割法代码

clc;clear; I = imread('cameraman.tif'); figure; imshow(I); title('原图像'); I = double(I); [n,m] = size(I); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%迭代法求阈值 T =ones(100,1); T(2) = ( min(I(:)) + max(I(:)) )/2; T(1) = 0; t = 2; while abs(T(t)-T(t-1))>1 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% a = 0; A = 0; b = 0; B = 0; for i = 1:n for j = 1:m if I(i,j) < T(t) a = a + 1; A = A + I(i,j); else %%循环的主体 b = b + 1; B = B + I(i,j); end end end u1 = A/a; u2 = B/b; t = t+1; T(t) = 0.5*(u1 + u2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%根据迭代法求得的阈值进行分割 for i = 1:n for j = 1:m if I(i,j)

基于MATLAB的图像阈值分割技术

基于MATLAB 的图像阈值分割技术 摘要：本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB 的分析。通过双峰法，迭代法以及OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割，并且就这三种算法做了一定的分析和比较，在加椒盐的图片上同时进行三种实验，做出比较，最终得出实践结论。 关键词：图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言：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图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准，图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域，在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 1、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。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y)，其灰度集范围是[0,L]，在0和L 之间选择一个合适的灰度阈值T ，则图像分割方法可由下式描述： 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 （一）原理研究 图像阈值分割的方法有很多，在这里就其中三种方法进行研究，双峰法，迭代法，以及OUTS 法。 方法一：双峰法 T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,(

两个matlab实现最大熵法图像分割程序

%两个程序，亲测可用 clear all a=imread('moon.tif'); figure,imshow(a) count=imhist(a); [m,n]=size(a); N=m*n; L=256; count=count/N;%%每一个像素的分布概率 count for i=1:L if count(i)~=0 st=i-1; break; end end st for i=L:-1:1 if count(i)~=0 nd=i-1; break; end end nd f=count(st+1:nd+1); %f是每个灰度出现的概率 size(f) E=[]; for Th=st:nd-1 %%%设定初始分割阈值为Th av1=0; av2=0; Pth=sum(count(1:Th+1)); %%%第一类的平均相对熵为 for i=0:Th av1=av1-count(i+1)/Pth*log(count(i+1)/Pth+0.00001); end %%%第二类的平均相对熵为 for i=Th+1:L-1 av2=av2-count(i+1)/(1-Pth)*log(count(i+1)/(1-Pth)+0.00001); end E(Th-st+1)=av1+av2; end position=find(E==(max(E))); th=st+position-1

for i=1:m for j=1:n if a(i,j)>th a(i,j)=255; else a(i,j)=0; end end end figure,imshow(a); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2-d 最大熵法(递推方法) %%%%%%%%%%% clear all; clc; tic a=imread('trial2_2.tiff'); figure,imshow(a); a0=double(a); [m,n]=size(a); h=1; a1=zeros(m,n); % 计算平均领域灰度的一维灰度直方图 for i=1:m for j=1:n for k=-h:h for w=-h:h; p=i+k; q=j+w; if (p<=0)|( p>m) p=i; end if (q<=0)|(q>n) q=j; end a1(i,j)=a0(p,q)+a1(i,j); end end a2(i,j)=uint8(1/9*a1(i,j)); end

图像处理--采用最大熵方法进行图像分割

数字图象处理课程设计 题目：采用最大熵方法进行图像分割 班级：电信121 学号：3120412014 姓名：吴向荣 指导老师：王栋 起止时间：2016.1.4~2016.1.8 西安理工大学

源代码： clear,clc image=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\图像课设\3.jpg'); subplot(2,2,1);imshow(image);title('原始彩图') %% %灰度图 imagegray=rgb2gray(image); %彩色图转换为灰度图 subplot(2,2,2);imshow(imagegray);title('灰度图') %计算灰度直方图分布counts和x分别为返回直方图数据向量和相应的彩色向量count=imhist(imagegray); subplot(2,2,3);imhist(imagegray);title('灰度直方图') [m,n]=size(imagegray); imagegray=fun_maxgray(count,imagegray,m,n); subplot(2,2,4);imshow(imagegray);title('最大熵处理后的图') %% 彩色图 % r=image(:,:,1);countr=imhist(r);r=fun_maxgray(countr,r,m,n); % subplot(2,2,1);imshow(r); % g=image(:,:,2);countg=imhist(g);g=fun_maxgray(countg,g,m,n); % subplot(2,2,2);imshow(g); % b=image(:,:,3);countb=imhist(b);b=fun_maxgray(countb,b,m,n); % subplot(2,2,3);imshow(b); b=0; for z=1:3 figure titleName = strcat('第',num2str(z),'通道灰度直方图'); titleName1 = strcat('第',num2str(z),'通道最大熵处理后图'); a=image(:,:,z);subplot(1,2,1);imhist(a);title(titleName) countr=imhist(a);a=fun_maxgray(countr,a,m,n); subplot(1,2,2);imshow(a);title(titleName1) b=b+a; end figure,imshow(b);title('彩色各通道处理后叠加图') 最大熵方法进行图像分割的子函数： function sample=fun_maxgray(count,sample,m,n) countp=count/(m*n); %每一个像素的分布概率 E=[]; E1=0; E2=0;

基于阈值的灰度图像分割

对以CPT算法为主的灰度阈值化方法的研究 目录： 第一章：绪论 第二章：图像的预处理 第三章：图像分割概述 第四章：灰度阈值化图像分割方法 第五章：CPT算法及其对它的改进 第六章：编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章：实验结果与分析 第一章：绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20％，视觉占60％，其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20％。所以，作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理，即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片，它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力，数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去，并且每产生一种新方法，人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时，数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域，是数字图像处理中的重要问题，是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题，同时它也是一个经典的难题。几十年来，很多图像分割的方法被人们提出来，但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多，有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法，但确是一种十分简单而有效的方法，近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索，取得了显著的成就，使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中，本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨，并对其存在的不足加以改进，从而作出性能优良的计算机算法；由于目前很多方法各有其特点，所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去，并对其加以评价。 第二章：图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响，所采集的医学图

几种常见的阈值分割算法核心代码

阈值分割 1/*===============================图像分割 =====================================*/ 2 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 3/*手动设置阀值*/ 4 IplImage* binaryImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1); 5 cvThreshold(smoothImgGauss,binaryImg,71,255,CV_THRESH_BINARY); 6 cvNamedWindow("cvThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 7 cvShowImage( "cvThreshold", binaryImg ); 8//cvReleaseImage(&binaryImg); 9 /*---------------------------------------------------------------------------*/ 10/*自适应阀值 //计算像域邻域的平均灰度，来决定二值化的值*/ 11 IplImage* adThresImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1); 12double max_value=255; 13int adpative_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C;//CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 14int threshold_type=CV_THRESH_BINARY; 15int block_size=3;//阈值的象素邻域大小 16int offset=5;//窗口尺寸 17 cvAdaptiveThreshold(smoothImgGauss,adThresImg,max_value,adpative_method, threshold_type,block_size,offset); 18 cvNamedWindow("cvAdaptiveThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 19 cvShowImage( "cvAdaptiveThreshold", adThresImg ); 20 cvReleaseImage(&adThresImg); 21 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 22/*最大熵阀值分割法*/ 23IplImage* imgMaxEntropy = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,1); 24 MaxEntropy(smoothImgGauss,imgMaxEntropy); 25 cvNamedWindow("MaxEntroyThreshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); 26 cvShowImage( "MaxEntroyThreshold", imgMaxEntropy );//显示图像 27 cvReleaseImage(&imgMaxEntropy ); 28 /*-------------------------------------------------------------------------- -*/ 29/*基本全局阀值法*/ 30 IplImage* imgBasicGlobalThreshold = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,1); 31 cvCopyImage(srcImgGrey,imgBasicGlobalThreshold);

数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab

1．课程设计的目的 (1)使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各 种因素对分割效果的影响 (2)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割 性能 (4)能够掌握分割条件（阈值等）的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上做出合 理的解释 2．课程设计的要求 （1）能对图像文件（bmp,jpg,tiff,gif）进行打开，保存，退出等功能操作 （2）包含功能模块：图像的边缘检测（使用不同梯度算子和拉普拉斯算子）（3）封闭轮廓边界 （4）区域分割算法：阈值分割，区域生长等

3．前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 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。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图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 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。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单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 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。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 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地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 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地区域,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地不同[37]．简单地讲,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地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像） 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

二维最大熵阈值分割法

二维最大熵阈值分割算法[引用]杜峰，施文康，邓勇等：《一种快速红外图像分割方法》 1. 二维最大熵阈值分割 熵是平均信息量的表征。二维最大熵法是基于图像二维直方图。图像二维直方图定义如下： N M n P j i j i ?= ,, 其中N M ?表示图像大小，j i n ,表示图像灰度值为i ，邻域灰度平均值为j 的像素个数。 通常二维直方图的平面示意图可以用下图1表示： 其中区域1和2表示背景和目标像素，区域3和4通常表示边界和噪声信息。阈值向量(t ,s )，t 表示灰度值，s 表示像素邻域均值（通常是8邻域）。 对于L 个灰度级的图像，设在阈值(t,s)定义区域1和2的概率P1，P2： ∑∑-=-== 101 ,1s i t j j i P P ，∑∑-=-==11 ,2L s i L t j j i P P 定义二维离散熵H 的一般表示： ∑∑- =i j j i j i P P H ,,lg 对各区域概率j i P ,进行归一化处理可得区域1的二维熵： 11)1lg(1lg 1)1(10 1 0,,P H P P P P P H s i t j j i j i +=???? ?????? ? ?- =∑∑ -=-= 同理区域2的二维熵： 2 2 )2lg()2(P H P H += 其中，H 1，H 2为： ∑∑-=-=- =101 ,,lg 1s i t j j i j i P P H ，∑∑-=-=-=11 ,,lg 2L s i L t j j i j i P P H 那么整个图像中目标和背景熵之和的函数 )2()1(),(H H t s +=φ 根据最大熵原则，存在最佳的阈值向量满足条件： 图1 二维直方图平面示意图 灰阶

基于阈值的图像分割方法研究与实现

本科毕业设计 （2011届） 题目基于阈值的图像分割方法研究与实现 摘要 本毕业设计主要研究基于Hough变换的图像结构提取方法，通过MATLAB语言编程来实现两种典型的图像阈值分割算法（最大类间方差法和迭代法），并对这两种算法进行比较分析。其主要工作步骤如下： 首先介绍数字图像处理和图像分割的基本理论知识。接着对几种图像分割方法进行了介绍。然后了解图像阈值化原理，并在此基础上对两种典型的图像阈值分割算法（最大类间方差法和迭代法）的原理进行了介绍。最后通过MATLAB语言编程实现这两种算法，分别得到这两种算法的分割性能，并对这两种算法的分割性能进行比较。结果表明在大多数情况下，最大类间方差法比迭代法更稳定。 关键词：数字图像处理；阈值化；最大类间方差法；迭代法；直方图

ABSTRACT The main aim of this thesis is to analyze image segmentation method based on thresholding, then implement two typical algorithms (Otsu method and Iterative method) by MATLAB language programming, and compare the two algorithms. Its main work procedure is as follows: First the basic theories of digital image processing and image segmentation are introduced. Then several image segmentation algorithms are introduced. Based on knowing the theory of image thresholding, we introduce the theory of two typical algorithms (Otsu method and Iterative method). Finally through MATLAB language programming, we can get the segmentation performance of the two algorithms respectively, and compare the two algorithm’s segmentation performance. The result shows that Otsu method is more stable than Iterative method in most cases. Key words：digital image processing; thresholding; Otsu method; Iterative method; image histogram.

阈值分割算法

clc; clear; I=imread('d:\1.jpg'); subplot(221);imshow(I);title('原图像'); I1=rgb2gray(I); %双峰法 newI=im2bw(I1,150/255); subplot(222),imshow(newI);title('双峰法阈值分割后的图像'); %迭代法阈值分割 ZMax=max(max(I)); ZMin=min(min(I)); TK=(ZMax+ZMin)/2; bCal=1; iSize=size(I); while(bCal) iForeground=0; iBackground=0; ForegroundSum=0; BackgroundSum=0; for i=1:iSize(1) for j=1:iSize(2) tmp=I(i,j); if(tmp>=TK) iForeground=iForeground+1; ForegroundSum=ForegroundSum+double(tmp); else iBackground=iBackground+1; BackgroundSum=BackgroundSum+double(tmp); end end end ZO=ForegroundSum/iForeground; ZB=BackgroundSum/iBackground; TKTmp=uint8((ZO+ZB)/2); if(TKTmp==TK) bCal=0; else TK=TKTmp; end end disp(strcat('迭代后的阈值：',num2str(TK))); newI=im2bw(I,double(TK)/255);

阈值分割技术

摘要 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割是把图像中有意义的特征区域或者把需要的应用的特征区域提取出来。阈值分割是一种简单有效的图像分割方法。它对物体与背景又较强对比的图像分割特别有效，所有灰度值大于或等于阈值的像素被判决属于物体。为常见的阈值分割方法有全局阈值、自适应阈值。最佳阈值的选择有直方图技术、最大类间方差法（OTSU）、迭代法。 关键词：图像分割，阈值分割，灰度值，最佳阈值

1 MATLAB简介及其应用 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数 据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作： 1. 数值分析 2. 数值和符号计算 3. 工程与科学绘图 4. 控制系统的设计与仿真 5. 数字图像处理技术 6. 数字信号处理技术 7. 通讯系统设计与仿真 8. 财务与金融工程 MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领 域内特定类型的问题。 Matlab的特点如下： 1.此高级语言可用于技术计算 2.此开发环境可对代码、文件和数据进行管理 3.交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题 4.数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等 5.二维和三维图形函数可用于可视化数据

基于最大熵的直方图阈值分割算法

基于最大熵的直方图阈值分割算法 苏茂君1 陈锐1 马义德1* 1兰州大学信息科学与工程学院，兰州 (730000) Email: ydma@https://www.doczj.com/doc/5c16521335.html, 摘 要：本文对图像阈值化分割算法进行了研究，提出了一种基于最大熵的直方图阈值分割算法，并通过几种常用的评价准则对本文算法和几种典型的图像分割算法进行了客观而定量的评价和比较，实验结果表明：基于最大熵的图像自动阈值选取分割算法分割效果良好，要优于常用的直方图分割算法。 关键词：图像分割 直方图 分割评价 信息熵 1． 引 言 图像的二值分割是数字图像处理中的一个很重要的研究领域。图像的二值化在计算机图像处理技术中的应用非常广泛，可以应用于目标识别、图像分析、文本增强、字符识别、牌照识别等各种应用领域，因此对其进行深入研究具有很重要的实际意义。 图像的二值分割就是把一幅图像分成目标和背景两大类，传统的二值分割方法主要是根据目标和背景的灰度分布差异选取适当的阈值进行分割，因此如何来选取阈值是图像分割的关键问题。本文中我们首先研究和分析了三种典型的图像阈值分割算法：直方图谷点阈值选取算法[1]、最大类间方差法（OSTU）[2]、基于灰度期望值的图像分割算法[3]。并在此基础上，通过对常用直方图谷点阈值选取算法以及信息熵的研究，提出了一种基于最大熵的直方图阈值分割算法，该算法不依赖于人的主观参与，利用计算机自动选取最佳阈值。为了将本文提出的图像分割算法与常用的经典分割算法进行比较，我们运用了几种典型的并且通用性较强的图像分割评价准则[4、5、8]：区域内部均匀性准则(UM)，形状测度准则（SM）和区域对比度准则（GC）,对不同分割算法下的分割结果进行了比较和评价，实验结果表明：本文提出的基于最大熵的自动图像阈值选取分割算法分割效果要明显优于传统基于直方图的阈值分割算法，分割效果良好。 2． 常用图像二值分割算法 2.1直方图谷点阈值选取算法 这是最简单的一种图像阈值分割算法，一般是根据图像的直方图来进行的。基本原理是：如果图像的目标和背景区域的灰度差异较大，则该图像的灰度直方图包络线就呈现双峰一谷的曲线，那么选取两峰之间的谷值就可以作为阈值来分割图像的目标和背景[1] 。这种方法在图像的目标和背景之间的灰度差异较为明显时，可以取得良好的分割效果，通常可以满足我们的分割要求。虽然由于该方法对图像直方图的特殊要求和依赖，使其在图像分割中具有一定的局限性，但其操作简单运算量低，因此也被经常使用。 2.2基于灰度期望值的图像分割算法 在对随机变量的统计过程中,期望值是一个十分重要的统计特征,它反映了随机变量的平均取值，类似于物体的质量中心，因此从灰度“中心”进行分割应当是最佳的分割平衡点。灰度图像的数学期望值[3] 可以按下式计算得到： 1()N threshold n n n L P L μ==∑ (1) 其中为图像的灰度级，为灰度级出现的概率。 n L ()n P L n L

数字图像处理——阈值分割

计算机科学与通信工程学院 实验报告 课程图像处理 实验题目图像分割

1. 引言 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的特定某一部分感兴趣，他们一般对应着图像中某些特定的区域。为了识别它们，可以把他们从图像中分离提取出来。 2. 基本知识 典型的图像分割方法可以分为基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的分割方法。 灰度阈值法将图片灰度划分为不同等级，用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域。它是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换： 其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于背景的图像元素g(i,j)=0。 由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值逐个进行比较，而且像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。 图像边缘是图像识别中抽取图像特征的重要属性。是由于相邻像素间灰度值剧烈变化引起的。图像中边缘处像素的灰度值不连续，这种不连续性可通过求导数来检测到。对于阶跃状边缘，其位置对应一阶导数的极值点，对应二阶导数的过零点(零交叉点)。因此常用微分算子进行边缘检测。常用的一阶微分算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子，二阶微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等。在实际中各种微分算子常用小区域模板来表示，微分运算是利用模板和图像卷积来实现。这些算子对噪声敏感，只适合于噪声较小不太复杂的图像。 水域分割是借鉴了形态学理论的分割方法，其本质是利用了图像的区域特征进行分割图像。将边缘检测与区域生长的优点相结合。 3. 功能分析及设计 用全局阈值、OTSU及迭代法求阈值。结果如图2,3所示 I=imread('i_boat_gray.bmp'); [width,height]=size(I); %otsu algorithm level=graythresh(I); BW=im2bw(I,level); figure imshow(BW) %global threshold for i=1:width for j=1:height if(I(i,j) < 80) BW1(i,j)=0; else BW1(i,j)=1;