综述-阈值的选择-3-0524

图像分割中的阈值选择方法与技巧图像分割是一种将图像划分为不同区域或对象的图像处理技术。

它在计算机视觉、电子图像处理、医学图像分析等领域具有广泛的应用。

图像分割的一个关键步骤是阈值选择，它决定了图像中不同区域的分割边界。

本文将介绍图像分割中的阈值选择方法与技巧。

阈值选择是图像分割中最常用的方法之一。

它基于像素的灰度值，通过设定一个阈值来将像素划分为两个类别：一个类别代表目标物体，另一个类别代表背景或其他物体。

阈值选择方法通常根据图像的特征和应用需求来选择最合适的阈值。

最简单的阈值选择方法是全局阈值法。

它假设整个图像中只存在两个灰度级别：目标和背景。

这种方法适用于图像中目标与背景之间有明显的灰度差异的情况。

全局阈值法的步骤是通过比较图像中所有像素的灰度值与设定的阈值，将灰度值小于阈值的像素标记为目标，大于阈值的像素标记为背景。

然而，全局阈值法并不适用于具有复杂物体和背景的图像。

为了克服这个问题，文献中提出了许多自适应阈值选择方法。

其中一个常用的方法是基于大津法的自适应方法。

大津法通过最小化目标和背景之间的类内方差，最大化类间方差来选择最佳的阈值。

这种自适应方法能够处理图像中存在多个灰度级别的情况，更适用于复杂的图像场景。

除了自适应阈值选择方法，还有其他一些技巧可以改善图像分割的效果。

一种常用的技巧是使用图像增强方法来提高图像的对比度。

图像增强方法可以通过直方图均衡化、滤波等技术来增强图像的特征，使得阈值选择更加准确。

考虑到图像中可能存在噪声的情况，可以使用平滑滤波器对图像进行去噪处理，以减少噪声对阈值选择的影响。

对于多通道图像，可以采用颜色或纹理信息来辅助阈值选择。

例如，当分割彩色图像时，可以使用颜色直方图或颜色特征来指导阈值选择。

而对于纹理图像，可以使用纹理特征来选择合适的阈值。

在图像分割的实际应用中，阈值选择往往需要考虑到图像的特性和应用需求。

因此，选择合适的阈值选择方法和技巧对于实现准确的图像分割至关重要。

阈值确定⽅法⼀、问题重述图形（或图像）在计算机⾥主要有两种存储和表⽰⽅法。

⽮量图是使⽤点、直线或多边形等基于数学⽅程的⼏何对象来描述图形，位图则使⽤像素来描述图像。

⼀般来说，照⽚等相对杂乱的图像使⽤位图格式较为合适，⽮量图则多⽤于⼯程制图、标志、字体等场合。

⽮量图可以任意放缩，图形不会有任何改变。

⽽位图⼀旦放⼤后会产⽣较为明显的模糊，线条也会出现锯齿边缘等现象。

⽮量图从本质上只是使⽤曲线⽅程对图形进⾏的精确描述，在以像素为基本显⽰单元的显⽰器或打印机上是⽆法直接表现的。

将⽮量图转换成以像素点阵来表⽰的信息，再加以显⽰或打印，这个过程称之为栅格化（Rasterization），见图1。

栅格化的逆过程相对⽐较困难。

假设有⼀个形状较为简单的图标，保存成⼀定分辨率的位图⽂件。

我们希望将其⽮量化，请你建⽴合理的数学模型，尽量准确地提取出图案的边界线条，并将其⽤⽅程表⽰出来。

⼆、问题分析本题的要求是完成位图的⽮量化，通过建⽴合理的数学模型，将⼀个有⼀定分辨率的位图⽂件尽量准确地提取出图案的边界线条，最终将位图⽤⽅程的形式表⽰出来。

解决本问题的流程图见下图。

⾸先，通过MATLAB读取位图的各个像素的像素值（0-1），得到位图各个点的灰度值，通过最⼤类间⽅差法和最⼤熵法确定阈值，完成灰度的⼆值化，使各个像素点的灰度值全部由0或1表⽰。

其次，将位图的轮廓通过合适的算法提取出来，根据特征值对轮廓进⾏拟合。

最后，根据拟合的函数完成位图的⽮量图，完成其⽮量化过程，并通过对⽐⽮量图和原始位图对应的。

三、问题假设及符号说明3.1问题假设3.2符号说明四、模型建⽴4.1模型准备本题要求将⼀个形状较为简单的图标，保存成⼀定分辨率的位图⽂件，即将位图⽮量化。

阈值：指释放⼀个⾏为反应所需要的最⼩刺激强度，本⽂指像素点灰度值⼆值化的临界值。

4.2阈值的确定⽅法 4.2.1最⼤类间⽅差法最⼤类间⽅差法的基本思想是将待分割图像看作是由两类组成的整体，⼀类是背景，⼀类是⽬标[6]。

聚类识别阈值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述聚类是一种常用的数据分析方法，用于将数据集划分为具有相似特征的数据簇。

在聚类分析中，阈值是一个关键的参数，用于确定数据点之间的相似性和差异性。

通过设置合适的阈值，可以有效地识别出不同的数据簇，并提供有价值的信息用于决策和预测。

聚类算法的目标是通过最大化簇内的相似性和最小化簇间的相似性来使得聚类结果更加准确。

阈值在聚类识别中扮演着重要的角色，它可以用来区分簇内和簇间的相似性。

当相似性超过阈值时，数据点将被划分到同一个簇内；而当相似性低于阈值时，则被划分到不同的簇内。

选择合适的阈值对于聚类分析的准确性和稳定性至关重要。

如果阈值过小，可能会导致过多的簇被合并为一个簇，造成信息的丢失；反之，如果阈值过大，可能会导致簇内的差异性过大，无法准确地识别不同的数据簇。

因此，研究和确定合适的聚类识别阈值对于提高聚类分析的质量和效果具有重要意义。

通过深入研究聚类算法的原理和方法，结合实际应用场景，可以找到合适的阈值选择策略，从而在聚类识别中取得更好的结果。

本文将深入探讨聚类的概念和应用，聚类算法的原理和方法，以及阈值在聚类识别中的作用。

进一步地，本文将总结研究结果并强调阈值的重要性，同时对未来研究方向进行展望。

1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。

下面详细介绍每个部分的内容。

引言部分主要包括概述、文章结构和目的三个方面。

概述部分旨在介绍聚类识别阈值的重要性和研究背景，强调其在实际应用中的价值。

文章结构部分（即本节内容）则是对本文内容进行概括性的介绍，指导读者了解全文结构和各部分的主要内容。

目的部分则明确了本文的研究目标和意义，以及对读者的启示。

接下来是正文部分，主要划分为三个小节。

2.1 聚类的概念和应用将简单介绍聚类方法以及其在数据挖掘领域中的应用。

2.2 聚类算法的原理和方法将详细介绍常见的聚类算法原理，包括K-means、层次聚类和密度聚类等，并给出其优缺点。

阈值的选择摘要：在选择特定的小波基函数的同时，通过进行阈值的最优选择，从而进行原始信号同去噪信号的对比，以及不同阈值选择后的信号的比较得到最优的阈值选择。

本文采用硬阈值与软阈值作为研究对象，通过比对两种阈值处理过后的信号平滑性以及稳定性等指标得到针对特定信号源的最佳阈值选择。

关键词：小波基函数、硬阈值、软阈值1引言阈值又称为阈强度，它主要是指释放一个行为反应所需要的最低刺激强度。

在对于股指指数的分析中，由于对股指及进行去噪分析中存在运用硬阈值或软阈值两种方法，为探究两种方法所得到的去噪结果的差异与联系，通过运用Matlab 软件的小波分析，对上证综指进行选定小波函数的去噪分析，在去噪分析的过程中通过选定硬阈值与软阈值的方式进行比较，从而得出最佳结果。

2文献综述在吕瑞兰等的文章《采用不同小波母函数的阈值去噪方法性能分析》中指出，各类数据的分析技术中，数据存在不易消除的噪声，从而影响了系统的分辨率以及稳定性，更为严重的是噪声一旦超出正常信号承受范围将导致正常信号被完全淹没，从而需要找到一个合理有效的方式进行噪声的去除。

在他们的分析过程中，通过以理想原始光谱的信号作为基准，并且以去除噪声后的信号作为比对指标，从用三种小波族系以及四种阈值的选取方法对原始信号进行去噪的处理，从而得到光滑的曲线作为了理想的光谱数据，在此基础上采用Daubechies9以及Symlet7、11、14、15的小波族，阈值则选择了Rigrsure和“Sln”的重调方法得到了最优的去噪性能。

通过参考魏宝萍、李白萍《最优小波基的选取原则》一文，由于小波基对应的滤波器的性质对图象编码的影响更大,从而使得小波基的选择在小波变换图像压缩编码中就显得特别重要,直接影响到最终的压缩效果。

因此,选择一个合适的小波基就显得很重要。

通过比对小波基的正交性、衰减性、对称性、正则性来进行小波基的最优选择。

本文通过采取其对称性的方法进行了小波基的选择，从而在选择的biorthgonal小波基基础上进行阈值的研究。

预测概率阈值选择
预测概率阈值的选择是一个重要的决策过程，它可以根据特定的业务需求和目标来调整模型的预测精度和覆盖率。

以下是一些可能有用的方法：
1、根据历史数据确定阈值：使用历史数据来确定一个适当的阈值是一种常见的方法。

通过对历史数据进行统计分析，可以确定一个适当的阈值，以便在模型预测时区分真正的正例和负例。

2、交叉验证：交叉验证是一种评估模型性能的统计方法，也可以用于确定预测概率的阈值。

通过将数据集分成多个部分，并使用其中的一部分数据进行训练，然后使用另一部分数据进行验证，可以找到一个最佳的阈值，以最大化模型的预测精度和覆盖率。

3、业务规则和常识：在某些情况下，业务规则和常识可以用来确定预测概率的阈值。

例如，某些行业可能已经有了公认的阈值标准，或者根据实际情况可以设定一个合理的阈值。

4、实验和调整：确定阈值的过程也可以是一个试错的过程。

通过对不同的阈值进行实验，并观察模型性能的变化，可以找到一个最佳的阈值。

如果需要的话，可以进行一些调整以获得更好的模型性能。

第二节测定阈限的三种基本方法传统心理物理学（classical psychophysics）所处理的问题大体分两大类。

第一类是感觉阈限的测量。

测量感觉阈限的基本方法有：（1）极限法；（2）平均差误法；（3）恒定刺激法。

第二类是阈上感觉的测量，即心理量表的制作问题。

本节讨论第一类问题，第二类问题在下节中论述。

一、极限法极限法（limit method）又称最小变化法（minimal-change method）、序列探索法（method of serial exploration）、最小可觉差法（或最小差异法）（method of least difference）等，是测量阈限的直接方法。

极限法的特点是：将刺激按递增或递减系列的方式，以间隔相等的小步变化，寻求从一种反应到另一种反应的瞬时转换点或阈限的位置。

极限法既可用于测定绝对阈限，也可用于测定差别阈限。

（一）用极限法测定绝对阈限1.自变量用极限法测定绝对阈限，自变量是刺激系列。

刺激系列要按递增或递减系列交替呈现。

递增时，刺激要从阈限以下的某个强度开始；递减时，刺激系列的起点要大于阈限的某个强度，一般应选10到20个强度水平。

为了使测定的阈限准确，并使每一刺激系列的阈限能相对稳定，一般递增和递减刺激系列要分别测定50次左右（共100 次左右）、刺激应由实验者操纵。

为了避免被试者形成定势，每次呈现刺激的起点不应固定不变，而应随机变化。

2.反应变量用极限法测定绝对阈限的反应变量时，要求被试以口头报告方式表示。

当刺激呈现之后，被试感觉到有刺激，就报告“有”，当被试没感觉到有刺激，就报告“无”，其依据是被试的内省，而不是刺激是否呈现。

被试报告后，主试以“有”“无”或“＋”“-”记录被试的反应，每个系列都需要被试作“有”到“无”、或“无”到“有”这两种报告，亦即，递增时直到第一次报告“有”之后，这一系列才停止；递减时直到第一次报告“无”之后，这一系列才停止，然后再进行下一个系列。

阈值选取是许多领域中的一个重要问题，尤其是在图像处理、信号处理、模式识别等学科中。

阈值选取准则通常是为了在一个给定的应用中找到一个合适的阈值，以便将数据分为两个不同的类别。

以下是一些常见的阈值选取准则：
1. 最小风险准则：在贝叶斯决策理论中，最小风险准则旨在找到一个阈值，使得错误分类的风险最小。

这通常涉及到计算误分类的成本或损失，并找到最优的阈值，以最小化这些成本的总和。

2. 最大似然准则：最大似然准则旨在找到一个阈值，使得给定数据的条件下，观测到的数据最有可能发生。

这在统计学中很常见，尤其是在阈值分割和分类问题中。

3. 最小距离准则：最小距离准则选择一个阈值，使得每个数据点与其对应的类别的距离之和最小。

这在分类问题中很常见，尤其是在监督学习算法中。

4. 基于熵的准则：熵是信息论中的一个度量，用于衡量不确定性。

基于熵的阈值选取准则旨在找到一个阈值，使得数据的熵最小，从而减少分类的不确定性。

5. 基于模式分类的准则：这种准则使用模式分类的原理来选择阈值，例如，通过分析数据的分布特性，找到一个能够最好地区分不同类别的阈值。

6. 自适应阈值选取：在某些情况下，阈值可能需要根据数据的局部特性或上下文来选取。

自适应阈值选取方法会根据数据的局部变化来调整阈值。

7. 遗传算法：遗传算法是一种启发式搜索算法，它模拟自然选择和遗传学原理来优化问题解决方案。

在阈值选取中，遗传算法可以用来找到一个良好的阈值，通过迭代地调整阈值来优化某个性能指标。

这些准则可以根据具体应用的需求和数据特性来选择。

在实际应用中，可能需要结合多个准则或对准则进行调整，以适应特定的问题。

最佳阈值选择的方法及在图像处理中的应用作者：魏军任晓乾栾兰来源：《数字技术与应用》2014年第01期摘要：本文简述了人工选择法，直方图技术，最大类间方差法（OTSU）和迭代法的原理以及求最佳阈值的方法，并通过举例说明了阈值的选择在图像处理中的重要性。

关键词：直方图技术 OTSU 迭代法阈值选择中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）01-0053-02随着计算机技术的迅速发展，图像处理越来越智能化。

而图像处理的基础是程序设计，程序设计在图像处理中发挥着重要的作用。

如果没有程序，图像处理智能化将成为空谈。

对于图像的处理，目前已经有很多学者做出了许多研究，提出了很多新的理论和方法。

而在这些理论和方法中，很多都提到了“阈值”一次。

其实，从表面上说，“阈值”就是一个数值，超过该数值的归为一类，剩余的归为另一类。

而在许多文献中，通常给出的都是经验阈值，让读者不能很好地理解学者的研究，阈值到底是多少，也让人捉摸不定。

在自己写程序处理图像时，总是通过代入数值，通过比较结果而寻求所谓的经验阈值，在效率上是不可取的，寻求最佳阈值已成为学者们所关心的一个问题。

阈值的运用方面是比较多的，比如图像的增强、压缩、检测特征点、边缘提取等很多方面的很多算法都用到了阈值，因此有必要对最佳阈值的选择进行研究。

1 最佳阈值选择的方法阈值的选择，目前常用的方法有五种，分别是人工选择法、直方图技术、OTSU算法和迭代法，下文将对四种方法的原理进行分别介绍。

1.1 人工选择法顾名思义，人工选择法就是通过人眼的识别，通过在对像素的判断，分析图像的基础上，判断出阈值存在的区间，通过代入区间中的数值，比较得到的图像，从而确定最佳阈值。

这种方法可靠性是较高的，但是对于效率而言，是不可取的。

也不能自动选择阈值，在图像智能化处理中是不能利用的。

1.2 直方图技术对于只存在背景和一个物体的图像，且两者对比比较明显，其灰度直方图包括两个峰值，两个尖峰对应两者较多的数目点，峰谷对应边缘较少的数目点，寻求这样的图像的阈值，一般就用直方图技术。

论文：图像二值化中阈值选取方法的研究南京师范大学泰州学院毕业论文图像二值化中阈值选取方法的研究题目学生姓名09090628 学号电子信息工程专业信工院0906 班级指导教师2013 年 4 月南京师范大学泰州学院本科生毕业(设计)论文摘要在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。

由此可见，视觉信息对人类非常重要。

同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。

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。

论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识，对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍，还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。

课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen 算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。

关键词:图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法I南京师范大学泰州学院本科生毕业(设计)论文AbstractHuman beings obtain a lot of information, among which the visual information is about 60%, the sense of hearing about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for human beings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an important technology in image pre-processing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth.In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced; then, the development of Matlab7.0 and its application in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on Matlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology, such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and compares the experimental results of the above algorithms.Image processing, Binarization, Matlab, Otsu algorithm, Bernsen Key words:algorithmII南京师范大学泰州学院本科生毕业(设计)论文目录摘要 (I)Abstract ....................................................... II 目录 ......................................................... III 第一章绪论 . (1)1.1 图像与数字图像 (1)数字图像处理技术内容与发展现状 .............................. 2 1.21.3 灰度图像二值化原理及意义 (5)第二章软件工具——MATLAB (6)2.1 MATLAB概述 (6)2.2 MATLAB的工作环境 (6)2.3 MATLAB图像处理工具箱 (8)2.4 工具箱实现的常用功能 (9)第三章图像二值化方法 (11)3.1 课题研究对象 (11)3.2 二值化方法研究动态 (14)3.3 全局阈值法 (18)3.4 局部阈值法 (19)第四章 Otsu方法和Bernsen方法 (20)4.1 Otsu算法分析 (20)4.2 Otsu方法流程图 (22)4.3 Bernsen算法分析 (23)4.4 Bernsen方法流程图 (23)第五章 Otsu方法和Bernsen方法实验比较 (25)III南京师范大学泰州学院本科生毕业(设计)论文5.1 Otsu方法实验结果分析 (25)5.2 Bernsen方法实验结果分析 (27)5.3 0tsu方法和Bernsen方法实验结果比较 (29)5.4 结论 (30)参考文献 ....................................................... 31 致谢 .. (31)IV南京师范大学泰州学院本科生毕业(设计)论文第一章绪论1.1 图像与数字图像图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。

阈值的用法1. 什么是阈值？阈值是指在某种判定条件下，作为界定两个不同状态或类别的临界点。

在统计学、信号处理和机器学习等领域中，阈值常被用来进行二元分类、过滤噪声、图像分割等任务。

2. 阈值的作用阈值在数据处理和决策中起到了关键的作用，它可以将连续的数据转化为离散的类别，并根据设定的标准进行判断和决策。

通过设定适当的阈值，可以对数据进行控制和调节，从而实现不同目标。

3. 阈值的类型3.1 固定阈值固定阈值是指事先设定好的一个常数，将所有大于该常数的样本划分为一类，小于该常数的样本划分为另一类。

这种方法简单易懂，但对于一些变化较大或者噪声较多的数据集可能效果不佳。

3.2 自适应阈值自适应阈值是根据局部区域内像素灰度特性来动态地确定每个像素点的阈值。

这种方法能够适应不同区域的灰度分布变化，能够更好地处理光照不均匀等问题。

3.3 Otsu’s 阈值Otsu’s 阈值是一种能够自动确定阈值的方法，它根据最大类间方差原则来确定一个最佳的阈值。

该方法将图像分为两个类别，使得两个类别之间的方差最大。

Ots u’s 阈值适用于双峰图像，能够有效地进行图像分割。

4. 阈值处理的应用4.1 图像二值化图像二值化是将灰度图像转化为黑白二值图像的过程。

通过设定合适的阈值，可以将灰度图像中的目标物体和背景分离出来。

常见的应用包括字符识别、目标检测等。

4.2 图像分割图像分割是将一幅复杂的图像划分为若干个简单且具有独特特征的区域的过程。

阈值处理在图像分割中起到了关键作用，通过设定适当的阈值可以将不同区域分割出来，从而实现对图像中不同对象或特征的提取和识别。

4.3 特征提取阈值处理可以用于提取图像中的特定特征。

通过设定合适的阈值，可以将图像中的目标物体或感兴趣区域提取出来，从而进行后续的特征分析和处理。

4.4 滤波器设计阈值处理在滤波器设计中也有广泛应用。

通过设定合适的阈值，可以对信号进行滤波和去噪，从而得到更加清晰和可靠的信号。