niblack二值化分割算法详解(一)

基于MATLAB的医学图像二值化算法的实现作者：肖莹龚自霞高翔宇来源：《电脑知识与技术》2013年第16期摘要：图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。

以一张肺部患病的X线图像作为研究对象，设计MATLAB的GUI界面，通过Otsu法，迭代法，二维最大熵法和Niblack法这四种不同的算法对其进行二值化处理，便于提取图像中的病灶部位。

关键词：图像二值化；GUI界面；Otsu中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）16-3842-03图像二值化是图像分割的基础性方法，在图像分割应用中处于中心地位，而图像分割是图像处理中非常重要的部分，对于灰度图像的二值化的算法实际上解决的就是将灰度图像转换为二值图像，二值化效果的好坏，取决于阈值提取的准确与否。

由于图像种类各异，大大增加了阈值选取的难度。

阈值是把目标和背景区分开的标尺，选取适当的阈值就是既要尽可能保存图像信息，又要尽可能减少背景和噪声的干扰，这是选择阈值的原则。

对于医学图像来说，它属于数字图像的一类特殊图像，因此，医学图像二值化的原理和数字图像二值化的原理是一样的。

只是有更加特殊的意义，医学图像二值化的目的主要是通过运用适合图像的二值化算法找到一个合适的阈值，将一个具有多个灰度级的灰度图像变为只有0或255两个灰度级的二值图像，从背景中把所需要的目标提取出来，也就是说从图像中把可疑的病灶全部标记出来，这样可以节省医生大量的读片时间，使他们得以把注意力集中在可疑病灶上，从而为正确诊断奠定基础。

1 几种二值化算法的介绍本次操作主要采用以下四种方法对医学图像进行二值化的处理。

1）迭代法：迭代法的基本原理是选择T为一个初始估计值，可以将它取为图像中最大和最小灰度的中间值，使用T阈值分割图像，灰度小于T的像素组成区域S0，灰度大于T的部分为S1，计算S0和S1区域中像素的各自平均灰度值T0和T1，取新的阈值：[TK=12（T0+T1）]，如果与相等或者相差在规定的范围内，或者达到规定迭代次数，则可将作为最终阈值结果，否则重复2到4步的操作，直至满足要求。

二项分割算法简介二项分割算法（Bin Packing Algorithm）是一种经典的优化算法，用于解决将一组物品放入有限容量的容器中的问题。

其目标是使得所使用的容器数量最少。

在实际应用中，二项分割算法常被用于货物装箱、内存管理、磁盘存储等领域。

通过合理地安排物品的摆放顺序和选择适当的容器，可以有效地提高资源利用率。

算法原理算法步骤1.将待装入的物品按照大小进行排序，从大到小依次编号为1, 2, …, n。

2.创建一个空容器列表，并将第一个物品放入第一个容器。

3.对于每个待装入的物品i（i=2, …, n），从已有的容器列表中选择一个能够容纳该物品且剩余空间最小的容器j。

4.如果找到了满足条件的容器j，则将物品i放入该容器，并更新该容器的剩余空间。

5.如果没有找到满足条件的容器，则创建一个新的容器，并将物品i放入其中。

6.重复步骤3-5，直到所有物品都被装入了容器。

算法特点二项分割算法的主要特点如下：•简单有效：二项分割算法是一种贪心算法，每次都选择当前最优的容器进行装箱，因此具有较高的效率和速度。

•近似最优解：由于问题本身是一个NP-hard问题，没有多项式时间解。

但是二项分割算法可以得到一个近似最优解，即所使用的容器数量接近最少。

•适用性广泛：二项分割算法可以应用于各种装箱问题中，不仅仅局限于物品装箱，还可以用于内存管理、磁盘存储等领域。

算法实现伪代码以下为二项分割算法的简单实现伪代码：def bin_packing(items, capacity):items.sort(reverse=True) # 按照物品大小降序排序containers = [] # 容器列表for item in items:best_container = Nonebest_space = float("inf")for container in containers:if container.space >= item.size and container.space < best_space: best_container = containerbest_space = container.spaceif best_container is not None:best_container.add_item(item)else:new_container = Container(capacity)new_container.add_item(item)containers.append(new_container)return containers示例假设有一组物品，它们的大小分别为[8, 6, 5, 4, 3]，容器的容量为10。

二值化方法二值化是图像处理中一种常用的阈值分割方法。

它可以将图像分割成黑白两种颜色，从而使图像更容易处理，并减少图像的尺寸大小。

换句话说，它是一种将图像转换成只有黑白两种颜色的方法。

二值化被广泛应用于各种图像处理应用程序中，包括图像掩码、模板匹配等。

它可以用于在自然图像中提取特定对象，也可以分离噪声，使图像易于识别。

此外，它还可以用于更高级的图像处理应用，如视觉检测和人脸识别。

二值化常用的方法有多种，比如自适应阈值法、最大类间方差法、最小阈值法等。

其中自适应阈值法是一种简单易行的方法，其核心是在每一个像素的领域内，根据灰度值的大小决定阈值。

它可以在不同的图像中针对不同的区域生成更好的阈值，从而产生更好的二值化结果。

最大类间方差法也称为“大津法”，是一种根据图像的灰度直方图来进行阈值分割的算法。

它从图像中提取灰度直方图，并使用类间方差来计算图像的最佳阈值。

它可以有效地分割图像，从而产生更好的二值化结果。

最小阈值法是一种针对噪声图像的阈值分割方法。

它使用一种特殊的算法来识别噪声，并找出最佳的阈值，使得噪声尽可能少地影响最终的二值化结果。

除了上述常用的阈值分割方法之外，还有一些其他的方法，比如变量凝聚分割、迭代阈值匹配等，可以用于更加精细的二值化处理。

此外，有些二值化算法还可以被应用于无线电信号处理。

二值化是图像处理中一种广泛应用的阈值分割方法，它可以使图像更有效地处理，并减少图像的尺寸大小。

它的主要目的是针对不同的图像种类生成最佳的阈值，以使图像得到最佳的二值化结果。

它也被广泛用于图像掩码、模板匹配等多种应用中，并且还可以被应用于更高级的图像处理应用程序，如视觉检测和人脸识别。

然而，由于它的复杂性，二值化方法仍需要更多的研究和改进，以使其在实际应用中产生更好的效果。

二值化处理的原理及其应用一、什么是二值化处理二值化处理，也称为二值图像处理，指的是将一副灰度图像转化为只包含两种颜色的图像。

通常情况下，这两种颜色是黑色和白色，也可以是其他两种自定义颜色。

二、二值化处理的原理二值化处理的原理基于图像的灰度分布。

在灰度图像中，每个像素点的灰度值都是介于0（黑色）和255（白色）之间的一个数值。

二值化处理通过设定一个阈值将灰度图像的像素点分为两个类别：低于阈值的像素点被设置为0（黑色），高于阈值的像素点被设置为255（白色）。

常用的二值化处理算法有全局阈值算法、局部阈值算法和自适应阈值算法。

1. 全局阈值算法全局阈值算法是最简单的二值化算法之一。

它假设整个图像的前景和背景的灰度值之间存在一个明显的分界点，通过选取合适的阈值将图像二值化。

常见的全局阈值算法有基于固定阈值的大津算法、基于最大熵的最大类间方差法等。

这些算法通过计算像素灰度值的全局分布，选择一个合适的阈值，以实现二值化处理。

2. 局部阈值算法局部阈值算法考虑到图像不同区域的灰度分布不一致性，采用不同的阈值对图像进行分割。

常用的局部阈值算法有均值阈值法、中值阈值法等。

这些算法通过计算像素周围邻域的平均灰度值或中值，以确定每个像素的二值化阈值。

这样可以更好地适应图像中不同区域的灰度特征，提高二值化效果。

3. 自适应阈值算法自适应阈值算法是对全局阈值算法和局部阈值算法的一种改进。

它根据每个像素的局部特征，自适应地选择阈值。

常见的自适应阈值算法有基于局部均值的局部二值化算法、基于局部方差的局部二值化算法等。

这些算法通过考虑像素周围邻域的灰度统计特征，提高了对不同区域的灰度分布的适应能力。

三、二值化处理的应用二值化处理在图像处理和计算机视觉领域被广泛应用。

以下是几个常见的应用场景：1.文字识别：二值化处理可以将图像中的文字区域与背景区域分开，使得文字更容易提取和识别。

2.边缘检测：二值化处理可以将图像中的边缘区域提取出来，用于图像的边缘检测和轮廓分析。

图像二值化算法总结
回首前尘，尽是可耻的的往事。

每当想起这句话，心里惶惶不可终日，兴趣驱动的学习乐在其中，项目驱动的学习不可不为，压力驱动的学习无疾而终。

抛去胡乱YY的国际风雨，社稷民生，我们终究要扎扎实实的度过人生的每个阶段！
2010年的很长时间都在做图像二值化算法方面的工作，看了一些论文，总结了一些算法，总的来说，在这方面的算法特别多，大致可以分成两类，全局阈值二值化和局部阈值二值化。

下面链接了比较基础的几种方法：
•Otsu二值化算法
•Bernsen二值化算法
•Niblack二值化算法
•基于块分析的二值化算法
•Sauvola算法
•循环阈值算法
在使用这些算法的同时，发挥了一下主观能动性，并由此发了一篇paper[1]。

图像二值化属于图像处理比较基础的内容，经过几十年的发展已经比较成熟，只能作为图像处理这个方向的入门。

如果还想在这个领域出一些成果，可以结合当前比较热的一些技术，比如Wavelete，从滤波的角度进行处理。

参考：
[1] An Adaptive Binarization Method for Camera based Document Image
[2] Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation。

niblack二值化分割算法详解Niblack二值化分割算法是一种常用的图像处理算法，用于将灰度图像转化为二值图像。

该算法基于局部阈值的概念，通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。

Niblack算法的核心思想是将图像分为多个小的局部区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。

根据这些统计值，可以得到每个像素点的阈值。

具体的计算公式如下：T(x, y) = μ(x, y) + k * σ(x, y)其中，T(x, y)表示像素点(x, y)的阈值，μ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度均值，σ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度标准差，k是一个可调节的参数，用于控制阈值的灵敏度。

在实际应用中，通常将图像分为多个大小相等的小区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。

根据计算得到的阈值，将图像中的像素点进行二值化处理，即将灰度值大于阈值的像素点设为白色，灰度值小于等于阈值的像素点设为黑色。

Niblack算法的优点是简单易懂，计算速度快，适用于各种类型的图像。

然而，由于该算法是基于局部阈值的计算，对于光照不均匀或者噪声较多的图像，可能会产生较大的误差。

因此，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化。

除了Niblack算法，还有一些其他常用的二值化分割算法，如Sauvola算法、Otsu算法等。

这些算法在具体实现上有所不同，但基本思想都是通过计算像素点周围区域的统计值来确定阈值，从而实现图像的分割。

总之，Niblack二值化分割算法是一种简单有效的图像处理算法，可以将灰度图像转化为二值图像。

通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。

在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化，以达到更好的分割效果。

二值化与分段
二值化和分段是数字图像处理中常用的两种技术，用于处理图像中的灰度信息，将图像转换为黑白（二值）图像或根据灰度级别进行分段。

这两种技术通常用于图像分析、物体检测、边缘检测和特征提取等应用。

1. 二值化（Binarization）：
2. 二值化是将灰度图像转换为黑白图像的过程，其中只有两个值：白色和黑色。

通常，通过设置一个阈值，将图像中的像素灰度值与阈值进行比较，大于阈值的像素被设为白色，小于等于阈值的像素被设为黑色。

这种处理有助于突出图像中的目标物体或特定特征。

3. 分段（Segmentation）：
4. 分段是将图像划分为不同的区域或分段，每个区域内的像素具有相似的属性或特征。

分段的目的是将图像分成具有不同特征的部分，以便进一步的分析或处理。

分段可以基于像素的灰度值、颜色、纹理等特征进行，也可以使用不同的分段算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。

通常，在数字图像处理中，二值化和分段经常一起使用。

首先，可以对图像进行分段以识别不同的对象或区域，然后对每个分段进行二值化以进一步处理或分析。

这两种技术在计算机视觉、医学影像处理、文档识别等领域都有广泛的应用，用于从图像中提取有用信息和特征。

图像预处理（⼆值化）图像预处理（⼆值化）本⽂的实验室主要通过opencv与python3实现，相关的代码可以在GitHub中找到。

1. 图像获取与灰度化通过摄像头获取到的图像为彩⾊的图像。

彩⾊图像主要分为两种类型，RGB及CMYK。

其中RGB的彩⾊图像是由三种不同颜⾊成分组合⽽成，⼀个为红⾊，⼀个为绿⾊，另⼀个为蓝⾊。

⽽CMYK类型的图像则由四个颜⾊成分组成：青C、品M、黄Y、⿊CMYK类型的图像主要⽤于印刷⾏业。

每个图像的像素通常对应于⼆维空间中⼀个特定的位置，并且有⼀个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。

灰度图像,也称为灰阶图像,图像中每个像素可以由0(⿊)到255(⽩)的亮度值(Intensity)表⽰。

0-255之间表⽰不同的灰度级。

将彩⾊图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。

灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩⾊表⽰⼀种灰度颜⾊，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需⼀个字节存放灰度值（⼜称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。

彩⾊图像中的每个像素的颜⾊有R、G、B三个分量决定，⽽每个分量有255个值可取，这样⼀个像素点可以有1600多万（255255255）的颜⾊的变化范围。

⽽灰度图像⼀个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种⼀般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少⼀些。

灰度图像的描述与彩⾊图像⼀样仍然反映了整幅图像的整体和局部的⾊度和亮度等级的分布和特征。

对于灰度化的⽅式有分量法、最⼤值法、平均值法，加权平均法等。

本⽂使⽤平均值法对图像进⾏灰度化。

对于平均值法，将彩⾊图像中的R、G、B三个分量的亮度求简单的平均值，将得到的值作为灰度值输出⽽得到灰度图。

其实现的表达式如下：通过实验得到得到如下图所⽰，灰度化前后：2.⼆值化通过以上对彩⾊图⽚进⾏灰度化以后，把获取到的灰度图像进⾏⼆值化处理。

对于⼆值化，其⽬的是将⽬标⽤户背景分类，为后续车道的识别做准备。

局部自适应二值化方法研究摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。

其中图像二值化又是图像分割的重点。

对局部阈值二值化法的几种常用的算法进行了综述。

每基于一定理论和算法的图像二值化方法都有各自不同的优势和缺点，在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准采取不同的方法以达到最佳效果。

关键词：图像分割；二值化；全局阈值法；局部阈值法0 引言图像分割技术作为图像处理领域中极为重要的内容之一，是实现图像分析和理解的基础，是一种基础的计算机视觉技术。

只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

虽然图像分割方法已经有了很大的发展，但由于它的复杂性，仍有很多问题没有很好的解决，由于不同种类的图像，不同的应用场合，需要提取的图像特征是不同的，当然对应的图像分割方法也就不同，因此并不存在一种普遍适应的图像分割最优方法。

实践证明对图像分割理论与技术的进一步研究是具有非常重要的意义。

1 图像二值化二值化是图像处理中的一个重要的问题，广泛应用于图像分割，图像增强，图像识别等领域。

它利用了图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把原图像变为仅用两个灰度值表示的图像目标和背景的二值图像。

根据其运算的范围不同，文本图像的二值化方法可分为全局阈值方法和局部阈值方法。

全局阈值法根据文本图像的直方图或灰度空间分布确定一个阈值，以此实现灰度文本图像到二值图像的转化。

此方法的优点在于算法简单，对目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但是由于对整幅图使用一个阈值处理，因此但其对输入图像有噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差，应用受到极大限制，不能广泛地应用于实际。

典型的全局阈值方法包括Otsu's方法、迭代算法等。

局部阈值法通过定义考察点的邻域，比较考察点与其邻域的灰度值来确定当前考察点的阈值。

非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布却不影响局部的图像性质，使得局部阈值法较全局阈值法有更广泛的应用。

5文章编号：1007-757X(2011)01-0058-04读书机器人的版面分析及文字图像预处理算法张伟业赵群飞摘要：读书机器人利用光机电一体化技术，实现翻页、版面信息采集、版面分析与文字识别、朗读等自动化功能。

由于书本的厚度和装订线，自动翻页机构和视觉系统可能导致版面文字图像的几何变形，直接影响机器人的文字识别能力。

因此提出一种版面文字图像的预处理算法,包括版面分析、图像二值化、并通过建立数学模型矫正扭曲变形，改善获取的版面图像质量，提高OCR 识别率，保证读书机器人阅读流畅和工作稳定。

关键词：读书机器人；图像预处理；版面分析；二值化；扭曲矫正中图分类号：TP751.1文献标志码：A0引言据世界卫生组织报告，全世界有盲人近4500万人，视力障碍患者达1.35亿人。

我国现有各类残疾人8300万，其中盲人、低视力和视力障碍的多重残疾人有1691万，大约占残疾人总数的23%。

对盲人及视力障碍者而言，法律上和经济上的援助是必要的，工程技术上方面的支持也是非常重要的。

近年来，作者所在的实验室在助盲助残方面，做了一些基础性的研发工作，先后开发了自动翻页机器人[1]、翻页扫描机器人[2]和读书机器人[3]，目的是帮助盲人和其他有阅读困难人的学习和工作，丰富他们的文化生活。

图1自动读书机器人众所周知，随着计算机信息技术高度发展，从文本文字转换为声音（TTS ：Text To Sound ）是轻而易举的事情，可是把用传统的印刷技术已经出版的书籍变成机器可识别的文档确实是费力又费时的事情。

利用光机电一体化技术的读书机器人，可以实现翻书、版面文字图像信息采集、版面分析与文字识别、文本文档编辑与存储、朗读等自动化功能。

读书机器人实现自动朗读的关键在于对书面文字的识别，也就是说OCR （Optical Character Recognition ，光学字符识别）识别率的高低决定了机器人阅读工作的可靠性和稳定性。

由于书本的厚度和装订线，自动翻页机构和视觉系统可能导致版面文字图像的几何变形，直接影响机器人的文字识别能力。

niblack阈值算法Niblack 阈值算法一、算法简介Niblack 阈值算法是1986年由W.N.Niblack提出的一种动态阈值分割算法，这种算法基于全局统计量和局部统计量之间的平衡来确定阈值，Niblack 算法利用窗口中的统计量的局部均值和标准差，来计算阈值，将待分割的图像中不同区域的像素点灰度经过这一阈值，将灰度大于阈值的点声明为前景像素，灰度小于阈值的点声明为背景像素，以分割图像。

二、算法原理Niblack 算法的核心是动态计算一个分割阈值，而不是固定阈值，相比固定阈值法，这种算法可以更好地处理不同背景下图像的分割，以及图像灰度变化比较大的情况。

Niblack 算法的阈值定义为：T=mean+(k*std)其中，mean 是窗口内像素的均值，std 是窗口内像素的标准差，k 是调节参数，经验证 k 值在范围[-0.5，-3.0]之间得到的效果较好。

算法：1.初始化窗口大小w，步长s，阈值分割参数k和最大灰度级L；2.根据像素均值和标准方差计算阈值T；for each x,yBegina.取窗口w×w的像素；b.计算均值mean 和标准差std；c.计算阈值T=mean+(k*std)；d.如果像素<T，则输出0；如果像素>T，则输出L；End三、优缺点优点：1. Niblack 阈值算法建立在足够大的窗口上，对于图像中不同的区域，均值方差均不变，所以才能够使图像能够得到一个稳定的分割；2. Niblack 算法能够有效地对灰度变化比较大的图像进行分割；3. Niblack 算法在计算过程中不依赖图像的绝对灰度，仅依赖相对灰度，从而可以自适应图像的变动；缺点：1. Niblack 算法的参数k 必须针对不同的图像进行调整，否则会导致分割的效果不佳；2. Niblack 算法可能会把亮度变化大的噪声点也作为前景像素进行分割，从而影响分割的准确性。

基于NIBLACK改进算法的静脉识别特征提取摘要：静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术，为了满足静脉识别中的特征提取需求，对手背静脉提取方法进行了研究。

首先采用CLAHE算法对手背静脉图像进行增强处理，然后针对传统NIBALCK二值化算法的不足，提出一种局部静态阈值与NIBLACK相结合的改进算法。

实验证明，该方法能有效消除传统方法中噪声过多、纹络断裂的现象，克服光强因素对图像提取的影响，保持完整清晰的静脉纹络结构，从而满足后续识别工作的需要。

关键词：静脉识别； NIBLACK改进算法；特征提取；噪声消除生物特征识别技术作为物联网架构中感知层的重要组成部分，随着物联网概念的提出和快速发展，也得到了更广泛的应用。

指纹识别、声音识别、虹膜识别等生物特征技术都已发展的比较成熟，而静脉识别作为一种新兴的生物特征识别技术，逐步凸显出新的优势。

本文提出一种基于局部直方图均衡和NIBLACK分割的方法对静脉图像进行提取，实验证明可以得到轮廓清晰的静脉结构图。

1 静脉识别静脉识别的基本原理是，普通人的手背静脉具有不随年龄变化的惟一性，当近红外光线入射光波长在0.72～1.10 μm时，可以较好地穿透骨骼和肌肉，凸显手背血管的结构[1]，从而进行有效的特征识别。

手背静脉识别系统是通过对静脉的图像采集，然后提取出整个静脉的结构，再由一系列识别算法，达到对人的身份识别。

在对图像的采集过程中，由于采用的是红外CCD摄像机，光强对图像影响较大，光照过强会使静脉偏亮而模糊，光照偏弱又会导致静脉和背景混淆，整体偏暗。

同时每个人手背静脉的粗细，表面皮肤厚度不同，以及手背本身具有的弧度会使图像光照不均匀，都会对采集的静脉轮廓清晰度产生影响，因此需要对图像进行处理，提取比较清晰完整的手背静脉结构图，为下一步的准确识别创造条件。

2 基于CLAHE的静脉图像增强由于静脉隐藏在皮肤表层以下，静脉图像的对比度往往不高，直接提取静脉纹路进行二值化，将会导致丢失部分可用静脉信息或者误将背景作为静脉结构，对后续识别影响很大[2]，因此需要对图像进行增强处理。

二值分割算法介绍二值分割算法是一种图像处理算法，用于将图像中的目标物体与背景进行分割，将像素点分为两个类别：目标物体和背景。

这种算法在计算机视觉、图像识别和机器学习等领域有着广泛的应用。

在本文中，我们将深入探讨二值分割算法的原理、常见的应用场景以及一些常用的算法。

原理二值分割算法的原理很简单，即将图像中的像素点根据其灰度值划分为两个类别：目标物体和背景。

通常情况下，我们将灰度值较高的像素点归为目标物体，灰度值较低的像素点归为背景。

这样一来，我们就可以用一个二值图像来表示原始图像中的目标物体和背景。

应用场景二值分割算法在很多领域都有着广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景：1. 图像识别在图像识别任务中，二值分割算法可以用来将目标物体与背景进行分离，从而提取出目标物体的特征。

这种特征可以用于训练机器学习模型，进而实现图像识别的任务。

2. 视频分析在视频分析中，二值分割算法可以用来提取视频中的前景物体，并将其与背景分离。

这样一来，我们就可以对视频中的前景物体进行跟踪、计数、测量等操作，从而实现对视频内容的分析。

3. 医学图像处理在医学图像处理中，二值分割算法可以用来将图像中的病变区域与正常区域进行分割。

这样一来，医生就可以更清晰地观察到病变区域，从而做出更准确的诊断。

4. 文字识别在文字识别任务中，二值分割算法可以用来将文字与背景进行分离，从而提取出文字的特征。

这种特征可以用于训练机器学习模型，进而实现文字识别的任务。

常用算法二值分割算法有很多种，下面是一些常用的算法：1. 阈值分割阈值分割是最简单、最常用的二值分割算法之一。

该算法将图像中的像素点根据一个固定的阈值进行分割，大于阈值的像素点归为目标物体，小于阈值的像素点归为背景。

2. 自适应阈值分割自适应阈值分割算法根据图像的局部特性来确定每个像素点的阈值。

具体来说，该算法将图像分成很多个小区域，然后分别计算每个小区域的阈值，最后将这些阈值应用到整个图像中。

niblack二值化分割算法详解Niblack二值化分割算法是一种基于局部阈值的图像二值化方法，被广泛应用于图像处理领域。

该算法在每个像素点周围的一个局部窗口中计算局部阈值，并根据该阈值将该像素点进行二值化处理。

具体步骤如下：1. 定义一个窗口大小W，取决于图像的分辨率。

通常情况下，窗口大小为奇数。

2. 遍历图像中的每个像素点，将其作为窗口的中心。

3. 在窗口内计算局部阈值T，可以采用不同的计算方法，如平均灰度值、中值灰度值等。

Niblack算法使用的是局部窗口内的平均灰度值作为局部阈值。

4. 将该像素点与局部阈值进行比较，如果像素值大于等于局部阈值，则将其设置为255（白色），否则将其设置为0（黑色）。

5. 重复步骤2-4，直到遍历完整个图像。

Niblack算法的优点是简单且计算速度快，适用于检测具有不规则形状和强度变化的图像。

然而，由于该算法使用局部阈值进行二值化，可能会导致噪声的引入或者边缘丢失的情况。

因此，在应用Niblack算法时需要根据实际情况进行调整和优化。

参考文献：1. Niblack, W. (1986). An introduction to Digital Image Processing. Prentice-Hall.2. Matas, J., Chum, O., Urban, M., & Pajdla, T. (2004). Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions. Image and Vision Computing, 22(10), 761-767.。

二值化算法之（二）bernsen算法的中心思想：先人为设定两个值S与TT(Bemsen最初设S为15，TT设为128)，计算以图像中任意像素尸为中心的大小为k×k窗口内的所有像素的最大值M与最小值N，两者的均值T，如果朋M-N大于S，则当前P的阈值为T；若小于S，则表示该窗口所在区域灰度级灰度级差别较小，那么窗口在目标区或在背景区，再判断T与TT的关系，若T>TT则当前点灰度值为255，否则当前点灰度值为0。

改进的bernsen算法：1.消除个别灰度特异点，设采用的阈值为T1。

T1的取值满足：A为图像的总像素个数。

代码：int getThreshBernsen(IplImage *src){uchar num[256];int w = src->width;int h = src->height;int s = src->widthStep;int T1 = 0;int pix = 0;int a = w * h;memset(num, 0, 256);//统计灰度值的个数for(int i=0; i<=255; i++){for(int j=1; j<= h; j++){for(int m=1; m<= w; m++){if(((uchar*)src->imageData + j*s)[m] == i) {num[i] = num[i] + 1;}}}}for(int i=255; i>=0; i--){pix = pix + num[i];if(pix >= (0.1*a)){T1 = i;break;}}cout << T1 << endl;return T1;}•1•2•3•4•5•7 •8 •9 •10 •11 •12 •13 •14 •15 •16 •17 •18 •19 •20 •21 •22 •23 •24 •25 •26 •27 •28 •29 •30 •31 •32 •33 •34 •35•37•38•39•402 计算每一个点的阈值为了避免伪阴影及笔画断裂现象的产生，引入阈值T3：对T2进行平滑滤波得到阈值T4：IplImage *T2 = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);memset((uchar*)T2->imageData, 0, T2->height*T2->widthStep);IplImage *T3 = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);memset((uchar*)T3->imageData, 0, T3->height*T3->widthStep);for(int i = BOX_SIFT; i<T2->height - BOX_SIFT; i++){for(int j=BOX_SIFT; j<T2->width - BOX_SIFT; j++){CvRect rect;rect.x = j - BOX_SIFT;rect.y = i - BOX_SIFT;rect.height = BOX_SCALE;rect.width = BOX_SCALE;int max_pix = getMaxPix(src, rect);int min_pix = getMinPix(src, rect);((uchar *)T2->imageData + i*T2->widthStep)[j] = (min_pix + max_pix) * 0.5;((uchar *)T3->imageData + i*T2->widthStep)[j] = (min_pix + max_pix);}}IplImage *T4 = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);memset((uchar*)T4->imageData, 0, T4->height*T4->widthStep);for(int i = BOX_SIFT; i<T4->height - BOX_SIFT; i++){for(int j=BOX_SIFT; j<T4->width - BOX_SIFT; j++){CvRect rect;rect.x = j - BOX_SIFT;rect.y = i - BOX_SIFT;rect.height = BOX_SCALE;rect.width = BOX_SCALE;int mean = getMean(T2, rect);((uchar *)T4->imageData + i*T4->widthStep)[j] = mean;}}•1•2•3•4•6 •7 •8 •9 •10 •11 •12 •13 •14 •15 •16 •17 •18 •19 •20 •21 •22 •23 •24 •25 •26 •27 •28 •29 •30 •31 •32 •33 •34•36•37•38•39•40•413.逐点二值化伪代码：if f(x,y) > (1+a)*T1;b(x，y) = 255;else if f(x,y) < (1-a)*T1; b(x，y) = 0;elseif T3(x,y) > a*T1if f(x,y) < T4(x,y)b(x,y) = 0elseb(x,y) = 255elseif f(x,y) < T3(x,y)b(x,y) = 0elseb(x,y) = 255•1•2•3•5 •6 •7 •8 •9 •10 •11 •12 •13 •14 •15 •16 •17 •18 •19。