OTSU算法进行图像二值化的实现
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大津二值化算法大津二值化算法(Otsu's method)是一种自适应二值化算法,它是由日本学者大津展之于1979年在日本出版的论文《A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms》中提出的。
算法原理是通过计算图像直方图,尝试找到一个阈值,使得将图像分成前景和背景两部分后,前景和背景之间的方差最小。
找到这个阈值后,将灰度值大于该阈值的像素设为前景,灰度值小于该阈值的像素设为背景。
具体的实现步骤是:1. 统计图像的灰度直方图,即将图像中每个灰度级别的像素的数量记录下来,得到一个长度为256的数组hist。
2. 计算累计直方图函数cumSum,其中cumSum[i]表示灰度值小于等于i的像素的数量之和。
3. 计算每个灰度级别i的像素在前景和背景两个类别中的像素数目分别为n1[i]和n2[i]:n1[i] = cumSum[i]n2[i] = sum(hist) - cumSum[i]4. 计算前景和背景的平均灰度值分别为mean1[i]和mean2[i]:mean1[i] = (cumSum[i]*i)/n1[i]mean2[i] = ((sum(hist)-cumSum[i])*i)/n2[i]5. 计算前景和背景之间的方差(类间方差):variance[i] = (n1[i]*n2[i])*(mean1[i]-mean2[i])*(mean1[i]-mean2[i])6. 找到使得类间方差最小的阈值,即variance数组中的最大值对应的灰度级别就是最佳阈值。
7. 根据最佳阈值,将灰度值大于该阈值的像素设为前景,灰度值小于该阈值的像素设为背景,得到二值化图像。
优点:自适应性很强,可以适用于各种不同光照下的图像。
缺点:如果图像中的前景和背景类别分布非常不均衡,则可能找不到合适的阈值,导致二值化效果不理想。
opencv otsu’s 二值化(大津阈值分割法OpenCV 中的 Otsu's 二值化(Otsu's thresholding)是一种常用的图像二值化方法。
该算法的核心思想是,通过分离图像中的前景和背景像素,确定最佳的阈值,使分割结果的类间方差最大化。
在实际应用中,该算法可以用于图像分割、车牌识别、文本识别等领域。
以下是针对该算法的详细步骤。
1. 加载图像首先,我们需要使用 OpenCV 中的 imread() 函数加载需要进行二值化处理的图像。
在加载时,需要指定图像的路径,并使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE 参数将图像转换为灰度图像。
2. 阈值计算在 Otsu's 二值化算法中,需要计算最佳的阈值。
计算方法如下:1)统计图像灰度级数(0-255)中,每个灰度级出现的概率。
2)计算每个灰度级所占比例即概率密度函数:P(i),i为灰度级,P为概率。
3)设阈值为 T,则可分为两类像素:一类为灰度值小于 T 的像素,另一类为灰度值大于等于 T 的像素。
4)计算类内方差和类间方差:则a. 类内方差,即前景和背景各自的方差之和,可通过以下公式计算:$$w_0 \sigma_0^2 + w_1 \sigma_1^2 $$其中,w0 和 w1 为前景和背景的权重,即像素点数占整个图像像素点数的比例;$\sigma_0^2$ 和 $\sigma_1^2$ 分别表示前景和背景的方差。
b. 类间方差,即前景和背景之间的方差,可通过以下公式计算:$$w_0w_1(\mu_0 - \mu_1)^2$$其中,$\mu_0$ 和 $\mu_1$ 表示前景和背景的平均灰度值。
5)计算类间方差的最大值,并将对应的灰度级作为最佳阈值。
3. 二值化在确定最佳阈值后,我们可以使用 cv2.threshold() 函数将图像进行二值化处理。
该函数可以将图像中小于阈值的像素点设置为黑色(0),大于等于阈值的像素点设置为白色(255)。
阈值二值化方法
阈值二值化方法是一种在图像处理中常用的技术,其主要功能是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出只有黑和白的视觉效果。
一般来说,二值化方法可以划分为全局阈值法和局部阈值法两大类。
全局阈值法是在整幅图像内采用固定的阈值进行分割,如大津法、平均值法等;而局部阈值法则是针对不同的区域设定不同的阈值进行分割,如自适应阈值法等。
具体来说,全局阈值法中的大津法(Otsu)是基于图像的灰度分布特性来确定一个最佳阈值,以此来实现图像的二值化。
平均值法则是取图像的平均灰度值作为阈值,大于这个阈值的像素点被设为最大灰度值,小于这个阈值的像素点被设为最小灰度值。
此外,还存在一些其他的二值化方法,例如双峰法和P参数法等。
例如,双峰法通过寻找灰度直方图中的两个波峰来确定阈值,从而实现图像的二值化。
P参数法是以像素点邻域的统计信息为基础来设置阈值的。
OPENCV的二值化操作中,有一种“大津阈值处理”的方法,使用函数cvThreshold(image,image2,0,255,CV_THRESH_OTSU) 实现,该函数就会使用大律法OTSU得到的全局自适应阈值来进行二值化图片,而参数中的threshold不再起作用。
OTSU算法OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,由大津于1979年提出,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,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。
它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。
因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景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。
设灰度图像灰度级是L,则灰度范围为[0,L-1],利用OTSU算法计算图像的最佳阈值为:t = Max[w0(t) * (u0(t) - u)^2 + w1(t) * (u1(t) - u)^2)]其中的变量说明:当分割的阈值为t时,w0为背景比例,u0为背景均值,w1为前景比例,u1为前景均值,u为整幅图像的均值。
使以上表达式值最大的t,即为分割图像的最佳阈值。
以下是一段在OpenCV中实现的C语言程序,即一个使用OTSU算法提取图像阈值的函数,输入参数为一个图像指针,返回分割该图像的最佳阈值。
其中的变量说明:当分割的阈值为t时w0为背景像素点占整幅图像的比例u0为w0平均灰度w1为前景像素点占整幅图像的比例u1为w1平均灰度u为整幅图像的平均灰度公式:g = w0*pow((u-u0),2) + w1*pow((u-u1),2)int MyAutoFocusDll::otsuThreshold(IplImage *frame){const int GrayScale = 256;int width = frame->width;int height = frame->height;int pixelCount[GrayScale];float pixelPro[GrayScale];int i, j, pixelSum = width * height, threshold = 0;uchar* data = (uchar*)frame->imageData; //指向像素数据的指针for(i = 0; i < GrayScale; i++){pixelCount[i] = 0;pixelPro[i] = 0;}//统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数for(i = 0; i < height; i++){for(j = 0;j < width;j++){pixelCount[(int)data[i * width + j]]++; //将像素值作为计数数组的下标 }}//计算每个像素在整幅图像中的比例float maxPro = 0.0;int kk=0;for(i = 0; i < GrayScale; i++){pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum;if( pixelPro[i] > maxPro ){maxPro = pixelPro[i];kk = i;}}//遍历灰度级[0,255]float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, u, deltaTmp, deltaMax = 0;for(i = 0; i < GrayScale; i++) // i作为阈值{w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = u = deltaTmp = 0;for(j = 0; j < GrayScale; j++){if(j <= i) //背景部分{w0 += pixelPro[j];u0tmp += j * pixelPro[j];}else //前景部分{w1 += pixelPro[j];u1tmp += j * pixelPro[j];}}u0 = u0tmp / w0;u1 = u1tmp / w1;u = u0tmp + u1tmp;deltaTmp = w0 * pow((u0 - u), 2) + w1 * pow((u1 - u), 2);if(deltaTmp > deltaMax){deltaMax = deltaTmp;threshold = i;}}return threshold;}接下来介绍OTSU方法的原理:********************************************************************* ********************************************************************* *********************OTSU法对于具有双峰性质的灰度图像或是彩色图像的某一通道的分割效果很好,程序为了增加健壮性加了个可以根据实际情况确定的修正值th_set.********************************************************************* ********************************************************************* ********************function y1=OTSU(image,th_set)image=imread('color1.bmp');gray=rgb2gray(image);%原图像的灰度图low_high=stretchlim(gray);%增强图像,似乎也不是一定需要gray=imadjust(gray,low_high,[]);% subplot(224);imshow(gray);title('after adjust');count=imhist(gray);[r,t]=size(gray);n=r*t;l=256;count=count/n;%各级灰度出现的概率for i=2:lif count(i)~=0st=i-1;breakendend%以上循环语句实现寻找出现概率不为0的最小灰度值for i=l:-1:1if count(i)~=0;nd=i-1;breakendend%实现找出出现概率不为0的最大灰度值f=count(st+1:nd+1);p=st;q=nd-st;%p和分别是灰度的起始和结束值u=0;for i=1:q;u=u+f(i)*(p+i-1);ua(i)=u;end%计算图像的平均灰度值for i=1:q;w(i)=sum(f(1:i));end%计算出选择不同k的时候,A区域的概率d=(u*w-ua).^2./(w.*(1-w));%求出不同k值时类间方差[y,tp]=max(d);%求出最大方差对应的灰度级th=tp+p;if th<th_setth=tp+p;elseth=th_set; %根据具体情况适当修正门限endy1=zeros(r,t);for i=1:rfor j=1:tx1(i,j)=double(gray(i,j));endendfor i=1:rfor j=1:tif (x1(i,j)>th)y1(i,j)=x1(i,j);elsey1(i,j)=0;endendend%上面一段代码实现分割% figure,imshow(y1);% title('灰度门限分割的图像');接下来介绍OTSU方法的原理以及用C语言实现:阈值将原图像分成前景、背景两个图像。
Otsu方法一、概述Otsu方法是一种用于图像阈值分割的经典算法,它由日本学者大津于1979年提出。
该方法基于图像的灰度直方图,通过最大化类间方差来确定最佳阈值,从而实现图像分割。
Otsu方法具有简单、快速、自适应等优点,因此在图像处理领域得到了广泛应用。
二、原理Otsu方法的原理基于图像的灰度直方图。
首先,计算图像的灰度直方图,得到每个灰度级出现的概率。
然后,选择一个阈值,将图像分为前景和背景两部分。
接着,计算前景和背景的类间方差,使类间方差最大的阈值即为最佳阈值。
类间方差是前景和背景两部分灰度级分布差异的度量。
当阈值增加时,前景像素数减少,背景像素数增加;反之,当阈值减少时,前景像素数增加,背景像素数减少。
通过计算类间方差,选择使得类间方差最大的阈值作为最佳阈值,可以将前景和背景尽可能地分开。
三、实现步骤1.计算灰度直方图:统计图像中每个灰度级的像素数。
2.初始化阈值:选择一个初始阈值,将图像分为前景和背景两部分。
3.计算类间方差:根据前景和背景像素数的概率计算类间方差。
4.迭代更新阈值:不断改变阈值,并重新计算类间方差,直到找到最佳阈值。
5.应用阈值进行分割:将最佳阈值应用于图像,得到分割后的前景和背景图像。
四、应用场景Otsu方法在许多图像处理应用中都得到了广泛应用,例如:1.图像分割:Otsu方法适用于将图像分割成前景和背景两部分,常用于医学影像分析、遥感图像处理等领域。
2.目标检测:Otsu方法可以用于检测图像中的目标,例如人脸检测、手势识别等。
3.图像增强:通过Otsu方法可以对图像进行增强,突出前景信息,提高图像的可读性。
自动阈值算法-回复什么是自动阈值算法?自动阈值算法是一种通过自动计算数据的特征分布来确定最佳阈值的方法。
在许多数据处理任务中,如图像处理、分割、二值化等,确定一个合适的阈值是非常重要的。
传统的方法往往需要通过试错的方式来确定阈值,效率低下且容易受到主观因素的影响。
而自动阈值算法通过分析数据的特点和分布,能够快速准确地找到最佳阈值。
自动阈值算法有许多种方法,常见的有Otsu算法、Entropy算法、Kapur 算法等。
这些算法都是根据不同的原理和数据特点设计而成的。
下面将具体介绍其中一种自动阈值算法——Otsu算法,来帮助读者更好地理解自动阈值算法的原理和应用。
Otsu算法是由日本学者大津展之提出的一种用于图像二值化的自动阈值选取算法,也是最早的一种自动阈值算法。
该算法的核心思想是:将图像的灰度级分为两部分,使得两部分的类间方差最大化(即最好地分割图像),以此作为图像的最佳阈值。
Otsu算法的具体实现步骤如下:首先,计算图像的直方图,统计每个灰度级的像素数量。
然后,计算各灰度级的类内方差,即在每个灰度级上将图像分成两部分后,两部分各自的方差之和。
接着,通过迭代计算,找到使类间方差最大的阈值。
具体的迭代计算方法是:遍历所有可能的阈值,并计算在该阈值下的类间方差,找到最大的类间方差对应的阈值。
最后,将图像根据最佳阈值进行二值化处理,即将灰度级大于阈值的像素设为一个值,小于阈值的像素设为另一个值。
使用Otsu算法可以有效地实现图像分割和二值化。
对于具有明显分割边界的图像,Otsu算法能够快速找到最佳阈值,将图像分割为前景和背景。
而对于不明显或者复杂的图像,Otsu算法也能够通过自动计算找到最佳阈值。
这使得图像处理任务变得更加自动化、高效和准确。
除了图像处理,自动阈值算法还可以应用于其他领域,如信号处理、数据分析等。
通过自动计算找到合适的阈值,能够更好地提取数据的特征信息,从而辅助解决实际问题。
总结起来,自动阈值算法是一种通过自动计算数据的特征分布来确定最佳阈值的方法。
讲主要内容,观点。
基于直方图分析的车牌二值化应用方法车牌图像二值化在车牌图像识别中是一项关键技术,二值化的结果直接影响到字符分割的精度和识别。
本文,通过分析最大类间方差(Otsu)法和Bernsen法的局限性,提出了基于直方图分析的图像二值化方法。
该方法的准确性测试了8000幅图像,准确度达到99%,只有那些被严重污染的图像或者低分辨率的图像不能被准确的二值化,实验及实地的实验都表明我们的方法有很高的准确度、很高的速度,更好的二值化效果。
已经成功的应用在了识别系统中。
关键词:车牌识别,二值化,阈值确定,直方图分析,图像处理介绍:智能交通系统要完成的功能:比如电子收费,交通管理,安全控制。
车牌识别系统是智能交通实现的一种形式。
主要的任务确定车牌区,图像二值化,字符分割,然后识别。
这些任务相互之间关联紧密。
二值化就是其中的一项关键技术。
它的结果直接影响后面的字符分割与识别。
传统的二值化方法有许多:Otsu’s法和Bernsen's法。
Otsu's法是经典的截止阈值的方法,通过直方图分析确定一个合适的阈值。
如果车牌图像的直方图是双峰的,那么阈值相对容易确定,因为双峰表明,一个峰指的是字符区域,另外一个是背景区域。
直方图的谷被选为二值化的阈值。
但是当车牌图像被噪音污染或者光照强度不够而导致直方图有多个峰或者联合的峰。
那样阈值的确定就麻烦了。
Bernsen法是是个经典的适应阈值确定法,处理不均匀光照图像.但是相当的昂贵有事还会出现()。
两种方法在图像二值化的实际应用中都不理想。
本文,增强二值化的效果,提出了基于直方图分析的实用的图像二值化方法。
中国的车牌有两种:白色字符黑色背景,黑色字符白色背景。
通过判断直方图斜纹的重心偏向高灰度级还是低灰度级来确定车牌类型。
如果偏向低灰度级,则为黑底白字类型。
通过字符区域确定的百分比,我们给出阈值。
实验和实地测试的结果表明,它是一种切实可行的方法,并已在我们的CLPR系统成功应用2.TWO CONVENTIONAL THRESHOLDING METHODS在本节中,有两个传统的阈值确定方法,津市和伯恩森的方法,进行了介绍和它们进行牌照二值化时的局限性进行了分析Otsu’s method最大类间方差的方法同许多截止阈值技术一样,最大类间方差的方法通过直方图分析确定一个合适的图像阈值。
图像处理中的图像二值化算法随着科技的发展,图像处理技术应用越来越广泛。
作为一项基础技术,图像二值化算法在图像处理中扮演着非常关键的角色,它可以将图像分割成黑白两种颜色,也就是将图像中的灰度值转化为0和1,简化了后续的处理流程。
本文将介绍图像二值化算法的基本原理和应用情况。
一、二值化算法的基本原理在图像中,每个像素都有一定的灰度值,在8位灰度图像中,灰度值的范围在0-255之间,其中0是代表黑色,255代表白色。
当我们需要处理一张图片时,如果直接对每一个灰度值进行处理,那么处理的过程就会非常繁琐,因此,我们需要将图像灰度值转化为0和1两种数字进行处理。
常见的二值化算法有全局阈值算法、局部阈值算法、自适应阈值算法、基于梯度算法等。
其中,全局阈值算法是最基本、最简单的一种算法。
它将整张图像分成黑白两个部分,通过将整个图像的像素点的灰度值与一个固定的阈值进行比较,如果像素点的灰度值大于阈值,就将该像素点的灰度值置为1,否则置为0。
使用全局二值化算法的步骤如下:1.将图像读入到内存中;2.将图像转化为灰度图像;3.计算整个图像的平均灰度值,该平均灰度值作为全局阈值;4.将图像中每个像素点的灰度值与该全局阈值进行比较,灰度值大于等于该全局阈值的像素点赋值为255(代表白色),小于该阈值的像素点赋值为0(代表黑色);5.输出处理后的图像。
当然,这种方法的缺点也非常明显,那就是无法适应不同场合下的图像处理需求,处理效果难以保证。
因此,我们需要更为灵活的算法和方法来进行二值化处理。
二、不同类型的二值化算法1.基于直方图的全局阈值法二值化算法中的全局阈值算法通常是将整个图像分成两类像素:一类像素比较暗,另一类像素比较亮。
在直方图中,该分割就是直方图上的两个峰。
我们可以通过直方图分析来确定这个阈值,并将灰度值低于阈值的像素变为黑色,将灰度值高于阈值的像素变为白色。
对于图像I(x,y),它的灰度直方图h(i)可以表示为:h(i) = N(i) / MN (i=0,1,…,L-1)其中N(i)是图像中所有像素灰度值为i的像素数量,MN是总的像素数量,L是灰度级别数量(在8位图像中,L等于256)然后我们需要确定一个阈值T,所有像素点的灰度值小于T的变为黑色,大于等于T的变为白色。
otsu法计算阈值c++Otsu法是一种常用的图像阈值分割方法,用于自动确定图像的二值化阈值。
在C++中,可以使用OpenCV库来实现Otsu法计算阈值。
下面是一个示例代码:cpp.#include <iostream>。
#include <opencv2/opencv.hpp>。
int main() {。
// 读取图像。
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// 计算Otsu阈值。
double otsuThreshold = cv::threshold(image, image, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);std::cout << "Otsu阈值: " << otsuThreshold << std::endl;// 显示原始图像和二值化结果。
cv::imshow("Original Image", image);cv::waitKey(0);return 0;}。
在上述代码中,首先使用`cv::imread`函数读取图像,将其转换为灰度图像。
然后,使用`cv::threshold`函数计算Otsu阈值,并将结果保存在`otsuThreshold`变量中。
最后,使用`cv::imshow`函数显示原始图像和二值化结果。
需要注意的是,上述代码中的图像文件名为"image.jpg",请根据实际情况修改为你要处理的图像文件名。
另外,你需要在编译和运行代码之前确保已经安装了OpenCV库,并将其正确配置到你的开发环境中。
希望以上信息对你有帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。
实习名称:OTSU算法的实现实习日期:2012年05月25日
得分:指导老师:夏志华
系:计算机专业:网络工程年级:大二
班次: 1 班姓名:学号:
实验名称:OTSU算法进行图像二值化的实现
(一)实验目的
1.熟悉otsu算法的原理
2.掌握otsu算法的应用
(二)基本原理
记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为W0, 平均值U0;
背景点数占图像比例为W1, 平均值为U1.
图像的内积平均值为:u=W0*U0 + W1*U1.从最小灰度值到最大灰度值遍历t,当t使得值g=W0*(U0-u)2+W1*(U1-u)2最大时t即为分割的最佳阈值。
(三)实验步骤
clear; %清屏
clc;
G=imread('Tom.jpg'); %打开图像
subplot(2,2,1); %显示图像位置布局
imshow(G); %显示图像
%axis(‘square’);
title('原始图像');
I=rgb2gray(G); %将真彩色G转化为灰度图像
subplot(2,2,2); %显示图像位置布局
imshow(I); %显示原始图像
%axis(‘square’);
title('灰度化后图像');
I1=I;
[p,q]=size(11);
thresh=150;
for i=1:p %i取从1到p的值
for j=1:q %j取1到q的值
if I1(i,j)>thresh
I1(i,j)=255;
else
I1(i,j)=0;
end
end
end
subplot(2,2,3);
imshow(I1); %显示灰度化后的图像
%axis(‘square’);
title('固定阀值150二值化后图像');
%%%利用OTSU二值化后图像
Hist =zeros(256); %直方图
dHist = zeros(256);
variance = zeros(256); %方差
[m,n]=size(1);
PXD=0; %用来遍历阀值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%求出直方图
for i=1:m
for j=1:n
Hist(I(i,j)+1)=Hist(I(i,j)+1)+1;
end
end
for i=1:256 %i取从1到256的值
dHist(i)=Hist(i)/(m*n);
end
for PXD=1:256 %PXD取从1到256的值
w0=0; w1=0, u0=0, u1=0, u=0; %大津阈值
for i=1:PXD
u0=u0+(i-1)*dHist(i);
w0=w0+dHist(i);
%m1=g0/w0;
end
for i=PXD+1:256 %定义函数i
u1=u1+(i-1)*dHist(i);
w1=w1+dHist(i);
%m2=g1/w1;
end
u=u0*w0+u1*w1; %图像的总平均灰度
variance(PXD)=w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u)^2; %分割的最佳阈值end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:m
for j=1:n
if I(i,j)> PXD-1
I(i,j)=255;
else
I(i,j)=0;
end
end
end
imagBW=I;
subplot(2,2,4)
imshow(imagBW);
%axis(‘square’);
title('OTSU二值化后图像');
(四)实验结果
(五)实验总结
通过这次实验,使我初步了解了OTSU算法的原理,并在此基础上加以应用,让我对计算机图像处理有了进一步的认识和了解,为今后的生活及工作奠定了良好的基础,也为今后计算机图像处理科目的学习做好了充分的准备。