自适应阈值化的函数为：
AdaptiveThreshold
自适应阈值方法
void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value,
int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
int threshold_type=CV_THRESH_BINARY,
int block_size=3, double param1=5 );
src
输入图像.
dst
输出图像.
max_value
使用CV_THRESH_BINARY 和CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值.
adaptive_method
自适应阈值算法使用：CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或
CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C （见讨论）.
threshold_type
取阈值类型：必须是下者之一
?CV_THRESH_BINARY,
?CV_THRESH_BINARY_INV
block_size
用来计算阈值的象素邻域大小: 3, 5, 7, ...
param1
与方法有关的参数。对方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和
CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是一个从均值或加权均值提取的常数（见讨论）, 尽管它可以是负数。
函数cvAdaptiveThreshold 将灰度图像变换到二值图像，采用下面公式：
threshold_type=CV_THRESH_BINARY:
dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>T(x,y)
0, otherwise
threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>T(x,y)
max_value, otherwise
其中TI 是为每一个象素点单独计算的阈值
对方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，先求出块中的均值，再减掉param1。
对方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ，先求出块中的加权和(gaussian)，再减掉param1。
关于二值化函数cvAdaptiveThreshold和cvThreshold的一些发现
2013年01月30日? 综合? 共1221字? 字号小中大?评论关闭
1、函数cvAdaptiveThreshold的确可以将灰度图像二值化，但它的主要功能应该是边缘提取，并且参数param1主要是用来控制边缘的类型和粗细的，这些在软件自带的参考手册中均未提及。cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value, int adaptive_method CV_DEFAULT(CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C),
int threshold_type CV_DEFAULT(CV_THRESH_BINARY), int block_size CV_DEFAULT(3), double param1 CV_DEFAULT(5));
分析参数blockSize。这个参数相当重要，1.要取奇数，如果取偶数运行后就会报错！！原因看源码，发现要做一个掩模，所以参数必须是奇数。OpenCV也做了一个检测，在函数adaptiveThreshold一开始就有CV_Assert(
blockSize % 2 == 1 && blockSize > 1 )。
2.cvAdaptiveThreshold既可以做边缘提取，也可以实现二值化，是由你所选择的邻域所确定的，如果你所选择的邻域非常小（比如3×3），那么很显然阈值的“自适应程度”就非常高，这在结果图像中就表现为边缘检测的效果。如果邻域选择的比较大（比如31×31），那么阈值的“自适应程度”就比较低，这在结果图像中就表现为二值化的效果。
3.一般情况下，滤波器宽度应该大于被识别物体的宽度。block_size太小，无法代表背景，太大的话会影响到临近物体。
选定合适的block_size后，我们就可以选定一个更大的阈值param1，更好的抑制噪声
1）自适应二值化计算像素的邻域的平均灰度，来决定二值化的值。
2）如果整个区域几乎是一样灰度的，则无法给出合适的结果了。3）之所以看起来像边缘检测，是因为窗尺寸设置的小，可以改大一点试一试。cvAdaptiveThreshold( src, dst, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 21); //窗设置为21
4）自适应阈值化中的阈值完全是由你所选择的邻域所确定的，如果你所选择的邻域非常小（比如3×3），那么很显然阈值的“自适应程度”就非常高，这在结果图像中就表现为边缘检测的效果。如果邻域选择的比较大（比如31×31），那么阈值的“自适应程度”就比较低，这在结果图像中就表现为二值化的效果。
我目前在做细胞图像分割，在HSV色彩系统中对V通道用自适应阈值化，然后在叠加HS通道处理结果，取得了非常好的效果。
没有万能的二值化方法，具体问题具体分析，自适应二值化对于光照不均的文字，条码等，效果很好。窗口大小选择，考虑被检测物体尺寸。
函数名：cvAbsDiff
功能：calculates absolute difference between two arrays.
用法：void cvAbsDiff(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst);
说明：src1 The ?rst source array
src2 The second source array
dst The destination array
dst(i)c = |s rc1(I)c ? src2(I)c |
All the arrays must have the same data type and the same size (or ROI size).
它可以把两幅图的差的绝对值输出到另一幅图上面来。在QQ游戏里面有一款叫做"我们来找茬",就是要找两幅图的不同点，下面是代码实现：
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histogram 2、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]=(avgValue*w[i]-u[i])*(avgValue*w[i]-u[i])/(w[i]*(1-w[i])) 对应此最大方差的灰度值即为要找的阈值 5、用找到的阈值二值化图像 我在代码中做了一些优化，所以算法描述的某些地方跟程序并不一致 otsu代码，先找阈值，继而二值化 // implementation of otsu algorithm // author: onezeros(@https://www.doczj.com/doc/949976107.html,) // reference: Rafael C. Gonzalez. Digital Image Processing Using MATLAB void cvThresholdOtsu(IplImage* src, IplImage* dst) { int height=src->height; int width=src->width; //histogram float histogram[256]= {0}; for(int i=0; i 中北大学 毕业设计（论文）任务书 学院、系： 专业： 学生姓名：车永健学号： 设计(论文)题目：基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日 任务书填写要求 1．毕业设计（论文）任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计（论文）开始前一周内填好并发给学生； 2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴； 3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计（论文）完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写； 4．任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。学生的“学号”要写全号（如020*******,为10位数），不能只写最后2位或1位数字； 5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。 毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文）任务书 3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)： 1、论文一份； 2、程序代码及图像结果； 3、英文翻译一份。 4．毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料，完成开题报告； 学习有关知识，方案确定，完成中期报告；完善算法并仿真验证； 撰写、修改、评阅毕业论文； 论文答辩 学生所在系审查意见： 系主任： 年月日 %用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码clear; warning off; SE = strel('diamond',4); BW1 = imread('cameraman.tif'); BW2 = imerode(BW1,SE); BW3 = imdilate(BW2,SE); BW4 = BW1-BW3; %rgb转灰度 if isrgb(BW4)==1 I_gray=rgb2gray(BW4); else I_gray=BW4; end figure,imshow(I_gray); I_double=double(I_gray);%转化为双精度 [wid,len]=size(I_gray); colorlevel=256; %灰度级 hist=zeros(colorlevel,1);%直方图 %threshold=128; %初始阈值 %计算直方图 for i=1:wid for j=1:len m=I_gray(i,j)+1; hist(m)=hist(m)+1; end end hist=hist/(wid*len);%直方图归一化 miuT=0; for m=1:colorlevel miuT=miuT+(m-1)*hist(m); end xigmaB2=0; for mindex=1:colorlevel threshold=mindex-1; omega1=0; omega2=0; for m=1:threshold-1 omega1=omega1+hist(m); end omega2=1-omega1; miu1=0; miu2=0; for m=1:colorlevel if m 基于改进阈值函数的小波去噪算法研究 文章编号：1006-1355(2012)06-0189-05 基于改进阈值函数的小波去噪算法研究 代海波,单锐,王换鹏,张雁 （燕山大学理学院，河北秦皇岛066004） 摘要：针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题，在传统软、硬阈值函数去噪的基础上，提出一种改进的阈值函数方法，并与极大重叠离散小波包变换相结合，从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明：去噪方法提高了重构信号的信噪比，有效除去噪声，且保留原始信号的细节特征，是一种较好的信号消噪方法，在股票去噪中具有较高的实用价值。 关键词：声学；改进阈值函数；极大重叠离散小波包变换；小波去噪；噪声滤波 中图分类号：TP391文献标识码：A DOI编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2012.06.044 Study on Wavelet Denoising Algorithm Based on Improved Threshold Function and Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform DAI Hai-bo,SHAN Rui,WANG Huan-peng,ZHANG Yan (College of Science,Yanshan University,Qinhuangdao066004,Hebei China) Abstract:Aiming at the issue of threshold function setting by using wavelet transform signal denoising,an improved method of threshold function based on the classical method of soft and hard threshold function denoising was presented. After this improved threshold function method and the maximal overlap discrete wavelet packet transform were combined,a wavelet denoising method of improved threshold function was obtained.Simulation results obtained from Matlab software indicated that this method can improve signal-to-noise ratio(SNR)of the reconstructed signal,remove the noise effectively, and reserve the main characteristics of the original signals.So,it is better than the traditional methods.This method has a practical significance in application of stock denoising. Key words:acoustics;improved threshold function;maximal overlap discrete wavelet packet transform;wavelet denoising;noise filtering 如何去除信号中的噪声，得到纯净的信号是信号处理过程中一个重要而热门的课题。信号去噪被用于从数据中提取有用信息，去除干扰，提高数据信 收稿日期：2012-02-20；修改日期：2012-03-24 项目基金：河北省教育厅科学研究计划项目 （基金编号：2009159） 作者简介：单锐（1964-），女，博士，教授，河北市秦皇岛市人，主要研究方向为ABS算法在优化中的应用、圆 筒理论。 E-mail：srlhy@https://www.doczj.com/doc/949976107.html, 通信作者：代海波（1988-），男，硕士研究生，河南周口市人，主要研究方向为时间序列、小波分析。 E-mail:s200604010083@https://www.doczj.com/doc/949976107.html, 噪比。为了提高信噪比，人们根据信号和噪声的各种特征差异，设计了许多去噪方法，并在应用中取得了很好的成果。然而，这些去噪方法往往存在诸多缺陷：移动平均法，方法虽然简单但在去噪时很容易把许多有用信息也一并去掉；傅立叶变换滤波法，由于傅立叶变换不能同时兼顾时间分辨率和频率分辨率，使得该方法很难有效分离有用信号和噪声谱重叠严重的信号；卡尔曼滤波法，该方法需要知道系统的运动规律以建立准确的状态方程；维纳滤波法，只适应平稳过程，不适用于非平稳过程，并且维纳滤波需要噪声和有用信号的先验知识，如它们的自相关函数、功率谱密度等。 小波理论是根据时频局部化的要求而发展起来的，具有自适应和数学显微镜性质，特别适合非平 189 计 算 机 系 统 应 用 https://www.doczj.com/doc/949976107.html, 2015 年 第24卷 第 8 期 160软件技术·算法 Software Technique ·Algorithm 基于改进的小波阈值函数语音增强方法① 董 胡1, 谭乔来2 1 (长沙师范学院 电子与信息工程系, 长沙 410100) 2(湘南学院 电子信息与电气工程学院, 郴州, 423000) 摘 要: 传统的小波阈值去噪方法会造成有用语音信号的损失, 信噪比改善情况不理想. 通过分析小波去噪原理, 提出了一种改进的小波阈值函数语音增强方法. 该方法结合小波软、硬阈值函数去噪的优点, 克服了硬阈值函数的不连续及软阈值函数存在偏差的缺点. 该方法首先对清浊音信号进行判断, 接着采用变化的阈值对清浊音信号的小波系数进行不同的阈值处理. 仿真实验结果表明, 改进的方法非常适用于强噪声背景下的语音增强, 无论在保留含噪语音信号中的清音信息, 还是在信噪比改善指标上均优于传统的软阈值法、谱减法和听觉感知小波变换法. 关键词: 小波变换; 语音增强; 阈值函数; 信噪比; 谱减法 Improved Speech Enhancement Method Based on Wavelet Threshold Function DONG Hu 1, TAN Qiao-Lai 2 1 (Electronic and Information Department, Changsha Normal University, Changsha 410100, China) 2(School of Electronic Information and Electrical Engineering, Xiangnan University, Chenzhou 423000, China) Abstract : The traditional wavelet threshold denoising method can cause the loss of useful speech signal, and the improvement of signal to noise ratio is not ideal. By analyzing the principle of wavelet denoising, an improved speech enhancement method of wavelet threshold function is proposed. The method combining the advantages of wavelet denoising for soft and hard threshold function, which can overcome disadvantage of discontinuous and bias for hard threshold function and soft threshold function respectively. The method makes judgment for voiced signal in the first place, then uses changed threshold to the wavelet coefficients of voiced and unvoiced signal in processing. The simulation experimental results show that the improved method is very suitable for speech enhancement under strong noise background, no matter keeping the voiced speech information in the noise speech signal or improving signal-to-noise ratio index, the improved method is better than traditional soft threshold method, the spectrum subtraction and the wavelet transform of auditory sensation. Key words : wavelet transform; speech enhancement; threshold function; signal to noise ratio; spectral subtraction 信号去噪是信号处理领域的经典问题之一. 传统 的去噪方法主要包括线性滤波方法和非线性滤波方法, 如中值滤波和Wiener 滤波等. 传统的去噪方法的不足 在于使信号变换后的熵增高、无法刻画信号的非平稳 特性且无法得到信号的相关性. 为客服上述缺点, 人 们开始使用小波变换解决信号去噪问题. 语音信号具 有一定的特殊性,直接采用阈值处理效果不太理想. 由 于语音中的清音包含了相对多的高频成分,直接使用阈值处理时可能会被当作噪声而处理掉[1-4]. 随机噪声的小波变换高频系数幅值随着尺度的增加而快速衰减, 且高频系数的方差也快速地衰减. 传统的软、硬阈值法去噪都存在一定的不足, 即软阈值法去噪会使得去噪后的信号丢失某些特征, 而硬阈值法去噪在信号平滑度存在欠缺, 因此本文在此基础上进行了改进, 提出 ① 基金项目:湖南省教育厅项目(12C0952);湖南省大学生研究性学习和创新性实验项目(601);郴州市科技计划项目(CZ2014039);湘南学院科研项目(2014XJ63) 收稿时间:2014-12-08;收到修改稿时间:2015-01-26 设有一观测信号： ) ()()(t n t s t x += （3-1） 其中x(t)为含噪信号，s(t)为原始信号，n(t)为加入的噪声。 对x(t)作离散小波变换，可得： N j k j k j k j n s x ,,2,1,0),,(),(),( =+=ωωω （3-2） 其中ωx (j,k)，ωs (j,k)，ωn (j,k)分别是含噪信号、原始信号和噪声信号在第j 层上的小波系数，分别记作ωj,k ，μj,k ，v j,k ；j 为小波变换的最大分解层数；N 为信号的长度。如果可以准确估计出原始信号的小波系数μj,k ，则可以通过小波重构就可以获得准确的原始信号，因此小波去噪问题就化为了原始信号的小波分解系数μj,k 的估计问题。 小波阀值去噪方法的基本思想是：当ωj,k 小于某一阀值时，ωj,k 主要由噪声引起，可认为ωj,k ≈v j,k ，并将其舍去；当ωj,k 大于某一阀值时，小波系数主要有信号引起，可认为ωj,k ≈μj,k 。 小波阀值去噪方法的关键步骤是阀值处理，这部分发至的估计和阀值函数的选取。D.L Donoho 提出的软、硬阈值函数分别如式(3-3),(3-4)。 ?? ?? ?<≥-=λωλ ωλωωμk j k j k j k j k j ,,,,,,0),)(sgn( （3-3） ?????<≥=λ ωλωωμk j k j k j k j ,,,,,0, （3-4） 其中sgn()为符号函数，阀值λ为N log 2σ，σ为噪声的标准差，可通过最 小尺度上的小波系数来估计，其估计值6745 .0) (*2,1k median ωσ= ，其中median(|ω1,k |) 表示取第一层小波变换系数ω1,k 幅值的中间值，N 为信号长度。 软、硬阈值方法虽然在实际中的得到了广泛的应用，也去得了较好的效果，但他们本身存在着较多的缺点： （1）软阈值法 该阈值方法函数在小波域内对于大于阈值的小波系数采取恒定值压缩，这与噪声分量随着小波系数增大而逐渐减小的趋势不相符。 （2）硬阈值法 该阈值函数在整个小波域内只对小于阈值的小波系数进 第1章相关知识 1.1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。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。 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。 阈值法是一种传统的图像分割方法，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的分割技术。已被应用于很多的领域，例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割；在遥感应用中，合成孔径雷达图像中目标的分割等；在医学应用中，血液细胞图像的分割，磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。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、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。 1.2 阈值分割的基本原理 自适应阈值化的函数为： AdaptiveThreshold 自适应阈值方法 void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value, int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, int threshold_type=CV_THRESH_BINARY, int block_size=3, double param1=5 ); src 输入图像. dst 输出图像. max_value 使用CV_THRESH_BINARY 和CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值. adaptive_method 自适应阈值算法使用：CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C （见讨论）. threshold_type 取阈值类型：必须是下者之一 ?CV_THRESH_BINARY, ?CV_THRESH_BINARY_INV block_size 用来计算阈值的象素邻域大小: 3, 5, 7, ... param1 与方法有关的参数。对方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是一个从均值或加权均值提取的常数（见讨论）, 尽管它可以是负数。 函数cvAdaptiveThreshold 将灰度图像变换到二值图像，采用下面公式： threshold_type=CV_THRESH_BINARY: dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>T(x,y) 2016 年 第25卷 第6 期 https://www.doczj.com/doc/949976107.html, 计 算 机 系 统 应 用 Software Technique ·Algorithm 软件技术·算法 191 基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法① 朱伟华, 安 伟, 尤丽华, 吴静静 (江南大学 机械工程学院, 无锡 214122) 摘 要: 针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足, 探索一种改进的小波阈值去噪算法. 通过构造新的阈值函数, 该函数具有更好的平滑性, 并随着小波分解尺度变化而变化, 因此有更好的适应性, 且函数中不存在不确定参数, 相应地提升了去噪稳定性. 相比传统软、硬阈值函数方法, 采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大, 均方差(MSE)更小, 去噪效果更好. 改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性, 具有较好的推广价值. 关键词: 小波阈值去噪; 阈值函数; 阈值; 信噪比; 均方差 Wavelet Threshold Denoising Algorithm Based on Improved Wavelet Threshold Function ZHU Wei-Hua, AN Wei, YOU Li-Hua, WU Jing-Jing (School of Mechanical, Jiangnan University, Wuxi 214122, China) Abstract : Aiming at the insufficience of traditional wavelet soft and hard threshold functions and some of the threshold functions in existing literatures, and to propose an improved wavelet threshold denoising algorithm. A new threshold function is presented, which has better smoothness and changes with the changes of wavelet decomposition scale, so it has good adaptability. Besides, it improves denoising stability as a result of that there is no uncertain parameters in the function. Compared with traditional soft and hard threshold functions, that uses of the improved threshold function denoising, signals ’ SNR and MSE are better. Wavelet threshold denoising based on improved wavelet threshold shows an excellent effect, which has good promotional value. Key words : wavelet threshold denoising; threshold function; threshold; SNR; MSE 小波去噪作为一种有效而实用的方法, 在信号去噪及图像去噪中均取得较好的效果. 在工程应用领域 [1-2] 中的应用也非常广泛. 国内外研究人员对小波去噪 进行了大量的研究工作. 早期如Weavev [3] 等, 后来Donoho 和Johnstone 等人提出了硬阈值和软阈值去噪算法[4-5], 并证明其逼近原信号的最优估计[6]. 由于这两种方法继承了小波分析的优点, 而且计算量小, 实现方法简单, 目前已得到广泛的使用. 然而, 这两种阈值函数都存在理论上的缺陷[7-9], 进而影响了去噪的最终效果. 针对硬阈值及软阈值所存在的问题, 很多学者提出了相关改进的方法[10-12], 这些改进阈值函数虽然具有很好的连续性, 但也存在着不确定参数, 即 去噪效果与不确定参数取值有关. 鉴于以上问题, 本文通过对传统软、硬阈值函数以及部分文献中所设计的阈值函数基础上进行钻研, 提出了一种基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法, 并通过实验仿真证明了该方法的可行性与优越性. 1 传统小波阈值去噪原理及其不足 1.1传统小波阈值去噪原理 以一维观测信号为例, 如 ()()()y t x t n t =+ (1) 式中, ()y t 为污染后信号, ()x t 为初始信号, ()n t 为混入的服从2 N(0,)σ的高斯白噪声. 那么传统的阈 ① 基金项目:国家自然科学基金(61305016);江南大学自主科研计划青年基金(JUSRP1059) 收稿时间:2015-10-23;收到修改稿时间:2015-11-25 [doi:10.15888/https://www.doczj.com/doc/949976107.html,ki.csa.005197] 万方数据 万方数据 ?２３８２?计算机应用研究第２７卷 称为（Ｆ，Ｂ）的最大类间方根一算术均值距离（ｍａｘｃｌｕｓｔｅｒｓ’ｓｑｕａｒｅｒｏｏｔａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｍｅａｎｄｉｖｅｇｅｎｃｅ，ＭＣＳＡＭ）。 ２．２算法步骤 自适应阈值的运动目标提取算法的具体步骤如下： ａ）初始化：Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝Ａｖｅ，Ｎｏ＝０，Ｎ１＝０，Ｇｍｙｏ＝０，Ｇｒａｙ。＝０，ＭＣＳＡＭ（Ｆ，Ｂ）＝０，Ｔｉｍｅｓ＝０（表示迭代次数）。 ｂ）如果Ｔｉｍｅｓ＜Ｔ（Ｔ为阈值调整次数，即最大迭代次数），Ｔｉｍｅｓ＋＋；否则，转步骤ｆ）。 ｃ）遍历图像，由上述定义分别计算Ⅳｏ，Ｎ。，Ｇｒａｙｏ，Ｇｒａｙ。。 ｄ）计算Ａｖｅｏ，ＡｖｅＩ，∞ｏ，∞１，Ａｖｅ，ＣＳＡＭ（Ｆｉ，Ｂ１）。 ｅ）如果ＭＣＳＡＭ（Ｆ，Ｂ）＜ＣＳＡＭ（ｆ，曰；），则令ＭＣＳＡＭ（Ｆ，Ｂ）＝ＣＳＡＭ（Ｆｉ，Ｂ；），Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＋Ｓｔｅｐ（Ｓｔｅｐ表示阈值调整步长），转步骤ｂ）；否则，不变，Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ—Ｓｔｅｐ，转步骤ｂ）。 ｆ）此时的ＭＣＳＡＭ（，，鳓就是所要寻找的最佳阈值，算法结束。 将运动目标和背景作为两个聚类，把聚类问的方根一算术均值距离最大作为阈值选择的准则是本算法的核心。背景和运动目标之间的ＣＳＡＭ越大，说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标错分为背景或者部分背景错分为目标时，都会导致两部分差别变小，使得ＣＳＡＭ值变小。因此，ＭＣＳＡＭ意味着错分的概率最小，该方法能保证运动目标提取的准确性。２．３阈值更新策略 本文的算法主要采用两种方法进行阈值更新。第一种是定时更新，即在规定时间段中（通常３—５ｍｉｎ），抽取１０张连续图像序列利用该算法计算下一时间段差分图像的分割阈值。这种方式适用于背景缓慢变化的情况，如一天当中太阳光照的缓慢变化。第二种方法¨２１是实时更新，若在当前帧图像与背景模型差分后所得差分图像中，∞。大于某一个阈值（通常取８０％），则认为整个背景发生了变化；若连续多帧图像中这一比值依然很大，则不仅更新背景模型，同时更新阈值Ｔｈｒｅｓｈ—ｏｌｄ。这种方式适用于背景发生突变时的情况，如室内突然开灯或关灯。此外，如果图像中某些固定区域（非整幅图像）在较长时间内一直保持变化状态，有两种情况：一种是该区域像素灰度均值平稳变化，则认为该处背景的实际状态发生了变化（如户外汽车的停泊和驶走），此时执行分割阈值更新操作；另一种情况是该区域像素灰度均值变化不平稳，则该处背景可能存在显示器屏幕一类的物品，此时标记该区域，只检测该区域以外的图像，进行阈值更新。 ３实验结果 利用本文的算法对大量实际视频图像序列进行了运动目标提取的实验，并且在实验中总结了阈值调整次数Ｔｉｎ螂和阈值调整步长Ｓｔｅｐ的最优选择方法。 ３．１阈值调整次数和阈值调整步长的确定 阈值调整次数和阈值调整步长为本算法中可调整的参数。对视频中图像序列计算分割阈值时，可通过改变阈值调整步长Ｓｔｅｐ和阈值调整次数Ｔｉｍ鹤的值，比较每帧图像的分割阈值。由实验统计数据可知：分割阈值准确度与阈值调整步长成反 比，与阈值调整次数成正比，即阈值调整步长Ｓｔｅｐ越小，阈值调整次数Ｔｉｍｅｓ越大，得到的分割阈值准确度越高，但同时也带来了巨大的计算量。因此，本文采用如下办法解决此问题：首先固定Ｔｉｍｅｓ值，选择阈值变化减缓时的最小Ｓｔｅｐ值；然后固定Ｓｔｅｐ，寻找阈值变化减缓时的最小Ｔｉｍｅｓ值；将选定的Ｓｔｅｐ作为阈值调整步长，Ｔｉｍｅｓ作为阈值调整次数。 ３．２运动目标提取实验 利用本文算法对不同情况下的多组视频序列进行了运动目标提取实验，视频包括室内、室外、开关照明等场景，并将运动目标区域提取结果与基于背景差法的运动目标提取结果进行了比较。其中，后处理采用数学形态学的开运算。 实验１图３为摄像头获取的室内场景关灯条件下的视频序列，其中，（ａ１）（ａ２）（ａ３）分别是该图像序列中第５０、１１０和１５０帧图像；图３（ｃ）为利用本文算法分别对图１（ａ）中图像进行运动目标提取的结果，运动目标完整，且干扰噪声点较少；图３（ｂ）是利用普通背景差法进行运动目标提取的结果，可以看到除由于未进行阴影消除出现伪影外，效果与图３（ｃ）相差不多。 （ｃ）基于自适应闻值运动目标提取算法的提取结果 图３室内人侧面走过摄像头视频（关灯情况下）实验２图４为摄像头获取的室内场景突然开灯情况下的视频序列。其中，（ａ１）（ａ２）（ａ３）分别是该图像序列中第２５０、３１０和３５０帧图像；图４（ｂ）是利用背景差法进行运动目标提取的结果，可以看到，提取效果较差，这是由于照明环境的突然变化，使背景模型发生改变，而运动目标提取阈值固定不变所导致的结果；图４（Ｃ）是利用本文算法对运动区域提取阈值进行了自动调整，使得分割更灵活可行，因此，提取结果依然是运动目标完整，且干扰噪声点较少，从而验证了本算法对环境亮度突变的鲁棒性。 实验３图５为摄像头获取的室外场景视频序列，室外场景中通常存在一些微小的变化区域，如树叶的轻微摆动。由于本文算法后处理采用了数学形态学方法，可以有效去除这些微小变化引起的误检。但是，当背景中变动区域的运动幅度非常大，如狂风中摇摆的树木等，则该处理方法便无法完全去除变动区域的影响。 执行时间也是本算法的一个重要检测指标，本文使用１．８ＧＨｚＩｎｔｅｌＰｅｎｔｉｕｍ＠ＤＣＰＵ，５１２ ＭＢ内存的普通Ｐｃ机，图像分 万方数据 基于阈值的图像分割方法 课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名湛宇峥 学号1412202-24 学院信息与电子工程学院专业电子信息工程 指导教师崔治副教授 2017年6月12日 湖南城市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 改进的小波阈值函数滤波分析 文章编号：1006-1355(2013)02-0117-06 改进的小波阈值函数滤波分析 赵晓燕1，2 （1.上海市政工程检测中心有限公司，上海201114； 2.上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司，上海200092） 摘要：小波分析作为一种优秀的时频分析方法，越来越多地应用于信号、图形处理以及故障诊断等领域。在噪声处理领域，基于小波变换的阈值函数较多，但效果不一。基于二进小波变换，在Sigmoid函数基础上，建立介于软硬阈值函数之间新的阈值函数，即通过改变新阈值函数中不同的参数，能够不同程度地逼近软硬阈值函数。从应用不同阈值函数对六种噪声信号滤波效果分析可知，采用改进的阈值函数能够使滤波后的信号在提高信噪比的同时，更接近于真实信号。 关键词：振动与波；小波分析；滤波；阈值函数；Sigmoid函数 中图分类号：TN911.6文献标识码：B DOI编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2013.02.027 Filtering Analysis Based on Improved Wavelet Threshold Function ZHAO Xiao-yan1,2 (1.Shanghai Municipal Engineering Inspection&Testing Center,Shanghai201114,China; 2.Shanghai Municipal Engineering Design Institute(Group)Co.,Ltd.,Shanghai200092,China) Abstract:Wavelet analysis,as one of the advanced time-frequency analysis methods,has been widely used in signal and figure processing,damage detection and so on.Many threshold functions have been proposed based on wavelet transformation in noise processing,but their filtering efficiencies are quite different.In this paper,based on binary wavelet transformation and Sigmoid function,a new threshold function between soft and hard threshold functions was built.By adjusting different parameters of this function,the soft or hard threshold functions could asymptotically approached. According to the results of filtering of six different signals using different thresholds,it can be concluded that the new threshold function can raise the signal-to-noise ratio,and make the filtered signal closer to the true signal. Key words:vibration and wave;wavelet analysis;filtering;threshold function;Sigmoid function 小波分析是一种信号的时间—尺度(时间—频率)分析方法，具有多分辨分析的特点，并且在时频域均能很好地表征信号的局部特征，是一种窗口面积固定不变，形状可变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法，被誉为数学显微镜。小波分析成功的应用领域之一就是信号消噪，该领域正在受到越来越多的关注，开辟了采用非线性方法去噪的先河。 在小波降噪方面，最早出现的是由斯坦福大学的Donoho提出的VisuShrink阈值去噪方法。此后 收稿日期：2012-05-23；修改日期：2012-09-08 作者简介：赵晓燕（1980-），女，山东德州人，工学博士，目前从事结构健康监测及检测研究。 E-mail:zhaoxiaoyan2002@https://www.doczj.com/doc/949976107.html, 各种小波去噪方法不断产生，如奇异性检测法，阈值法，比例萎缩法以及相关法等。在这些降噪方法中，阈值方法计算简单而且实用[1]，缩短了信号的降噪处理时间，适合应用于健康监测系统中的信号处理[4]。本文在分析了软硬阈值方法的利弊后，结合小波分析的基本理论以及压电陶瓷传感器监测信号受噪声干扰的特点，对Donoho提出的统一阈值进行了修正，并对仿真信号进行滤波，结果表明，该算法优于传统的阈值法，并能够将有效信号提出。 1小波分析[1―3］ 小波即小区域的波，“小”是指其在时域中具有紧支集或近似紧支集，“波”则是指该函数具有正负交替的波动性。小波分析以傅立叶变换为基础，并 117 Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2013，49（15）1引言图像分割是指将一幅图像分成若干个互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域，它是图像分析、理解和模式识别中基础而关键的问题，也是图像处理中一个难点。阈值法是一种简单而广泛使用的方法，许多研究人员和学者对阈值的自动选取进行了大量的研究，并提出了最大熵法、最大相关性法及最大类间方差法（即Otsu 法）[1-3]等方法。其中基于直方图的最大类间方差法因简单实时性好而被广泛应用，但在图像背景和目标面积相差较大，或图像的信噪比较低时，最大类间方差法的分割效果不理想甚至不能有效地分割。文献[2]提出了一种二维Otsu 图像分割算法，该方法同时包含了像素的灰度信息和邻域空间信息，比一维Otsu 算法具有更强的抗噪能力。然而，其算法涉及多次平方运算，计算复杂程度较高，且阈值选择标准仅考虑到类间方差的最大性，未考虑到目标和背景二类像素的自身内聚性，因而常导致分割后目标轮廓的细节比较模糊。也有学者仅从类内散度出发提出新的阈值分割方 法[4-5]，但又因没有兼顾类间散度，分割效果依然不理想。针对Otsu 阈值分割法的不足，文献[6]通过引入模式识别中Fisher 准则而提出一种将Fisher 评价函数图像分割的准则函数（该方法简记为Fisher 准则法），该评价函数使得类间方差最大且类内方差最小时取得最佳分割阈值，类内方差可能是奇异的而且类内方差在分离性中的作用是固定的，导致该算法不稳定。文献[7]对Fisher 准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器，文献[8]将最大散度差分类的思想运用到图像分割中，通过调节C 的取值控制类内方差在分离性中的作用，达到了比较好的分割效果，证明了最大散度差分类思想的有效性，但是C 的取值不能自适应地确定，从而使该方法难以运用在实时处理中。在此基础上，提出一种自适应地得到参数C 的方法，得到自适应的最大散度差（Adaptive Maximum Scatter Difference ，AMSD ）的图像阈值自动分割方法（记为自适应的最大散度差图像阈值分割法 祝贵1，杨恢先1，岳许要1，冷爱莲2，何雅丽1 ZHU Gui 1,YANG Huixian 1,YUE Xuyao 1,LENG Ailian 2,HE Yali 1 1.湘潭大学光电工程系，湖南湘潭411105 2.湘潭大学能源工程学院，湖南湘潭411105 1.Department of Photoelectric Engineering,Xiangtan University,Xiangtan,Hunan 411105,China 2.Energy Engineering College,Xiangtan University,Xiangtan,Hunan 411105,China ZHU Gui,YANG Huixian,YUE Xuyao,et al.Thresholding image segmentation based on adaptive maximum scatter https://www.doczj.com/doc/949976107.html,puter Engineering and Applications,2013,49（15）：188-191. Abstract ：Aiming at the uncertainty of parameter C in Maximum Scatter Difference （MSD ）criterion applied in image segmen-tation,a preliminary formula is derived with fuzzy concept to calculate C ,then optimize C adaptively based on dichotomy itera-tive,and the threshold obtained by MSD segmentation accordingly is optimized to a best value.Experimental results show that the Adaptive MSD （AMSD ）segmentation can not only make the regions of the segmented image more uniform,but also keep the image details better. Key words ：maximum scatter difference;image segmentation;fuzzy;adaptive 摘要：针对最大散度差准则运用到图像分割时存在参数C 不确定的问题，借助模糊概念导出参数C 的初步计算公式，用二分法的迭代思想自适应地优化参数C ，使最大散度差分割法获得的分割阈值相应地优化到最佳。实验证明自适应的最大散度差阈值分割法能使分割后的图像区域更均匀、细节保留得更好。 关键词：最大散度差；图像分割；模糊；自适应 文献标志码：A 中图分类号：TN911.73doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1111-0470 基金项目：湖南省教育厅资助科研项目（No.10C1263）；湘潭大学资助科研项目（No.11QDZ11）。 作者简介：祝贵（1986—），男，硕士研究生，主要研究方向：数字图像处理、模式识别；杨恢先（1963—），男，教授，主要研究方向：图像处理、 人工智能；岳许要（1984—），男，硕士研究生，主要研究方向：模式识别、人工智能。E-mail ：zhugui1218@https://www.doczj.com/doc/949976107.html, 收稿日期：2011-11-25修回日期：2012-02-03文章编号：1002-8331（2013）15-0188-04 CNKI 出版日期：2012-04-25https://www.doczj.com/doc/949976107.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20120425.1719.027.html 188基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法
用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码
基于改进阈值函数的小波去噪算法研究
基于改进的小波阈值函数语音增强方法
新阈值函数
图像的阈值分割方法研究
自适应阈值化的函数
基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法
一种自适应阈值的运动目标提取算法
基于阈值的图像分割方法
改进的小波阈值函数滤波分析
自适应的最大散度差图像阈值分割法
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