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机器视觉系统核心技术之数字图像处理机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。
经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
1、图像的增强图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。
通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。
通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取0，1，……，255。
这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0~255。
另外，人眼也只能分辨32个左右的灰度级。
所以，用一个字节表示灰度即可。
但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。
因此，不同的图像有可能具有相同的直方图。
通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。
如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图象清晰的目的。
2、图像的平滑图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。
因此，去除噪声，恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。
在本世纪四、五十年代发展起来的线性滤波器以其完善的理论基础，数学处理方便，易于采用FFT和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域占有重要地位，其中以WIENER滤波器理论和卡尔曼滤波理论为代表。
如何使用计算机视觉技术进行遥感图像处理和分析计算机视觉技术的快速发展为遥感图像处理和分析提供了强大的工具和方法。
通过使用计算机视觉技术，可以更高效地对遥感图像进行处理和分析，以提取出有价值的信息。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行遥感图像处理和分析的方法和步骤。
首先，对于遥感图像处理和分析，最重要的一步是图像的预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声并增强图像的特征。
常用的预处理方法包括图像去噪、图像平滑和图像增强等。
图像去噪是通过滤波器来消除噪声。
可以使用中值滤波器或高斯滤波器来去除图像中的噪声。
图像平滑通过去除图像中的细节来减少噪声并增强特征。
常用的图像平滑方法有平均滤波和中值滤波。
图像增强可以通过直方图均衡化、对比度增强等方法来实现。
其次，遥感图像的特征提取是图像处理和分析的重要步骤。
特征提取是指从图像中提取有用的信息来描述图像中的目标或区域。
常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征和颜色特征等。
形状特征描述了目标的几何形状，可以通过边缘检测和轮廓提取等方法来提取。
纹理特征描述了目标的纹理信息，可以通过灰度共生矩阵和小波变换等方法来提取。
颜色特征描述了目标的颜色信息，可以通过颜色直方图和颜色矩等方法来提取。
然后，遥感图像的分类是图像处理和分析的关键步骤。
分类是将图像中的像素或区域分配到不同类别的过程。
常用的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类是在训练样本的指导下对图像进行分类，常用的监督分类方法有最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
无监督分类是通过图像中像素之间的相似性来进行分类，常用的无监督分类方法有K-means聚类和高斯混合模型等。
分类的结果可以用来提取图像中感兴趣的区域或目标。
最后，遥感图像的分割是图像处理和分析的重要步骤。
分割是将图像中的像素或区域划分为具有特定特征的连续区域的过程。
常用的分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。
阈值分割是通过设定一个像素灰度值的阈值来将图像分割成两个区域。
目录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.Keywords: Image processing, Binarization, Matlab, Otsu algorithm, Bernsen algorithm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。
课程设计视觉分辨能力度量图像与图像处理的生理基础是人类视觉。
没有人类视觉也就没有图像，更没有图像处理。
人类视觉的分辨率限制的补偿和利用，在一些学科的理论、技术和相关产业的发展中起了决定性的作用。
如光是能引起人类视觉的电磁波或光量子，光学学科的存在，完全是因为有人类视觉的存在。
世界本无色，色是人类视觉的一种感觉，因此色是一种心理物理量。
在人类视觉生理物理学文献中，报道了人类视觉的空间分辨率限制(不能分辨视角小于1′的两点)、时间分辨率限制(不能分辨时间间隔小于0.1″出现的两幅不同图像)和频率(波长)分辨率限制(不能分辨波长差小于5 nm的两种颜色)，但是没有对比度分辨率限制的测定方法和数据报道，特别是基于计算机数字技术的测定方法和数据报道。
人类视觉的时间分辨率限制的利用，奠定了现代影视学理论和技术以及相关产业的视觉生理学基础。
没有人类视觉的时间分辨率限制，现代电影、电视、动画等诸多影视技术及相关产业都将成为乌有。
人类视觉的空间分辨率限制的补偿，奠定了现代显微学理论和技术以及相关产业的视觉生理学基础。
没有人类视觉的空间分辨率限制的存在，现代光学显微、电子显微、原子力显微等诸多显微技术及相关产业也都将成为乌有。
可以预料，弥补和利用人类视觉的对比度分辨率限制，也可产生出与之相关的理论、技术和产业，如底层图像挖掘、隐藏和伪装以及反隐身、反隐形和不依赖于红外的夜视系统等。
图像识别技术被广泛应用，并且在各个领域发挥着极其重要的作用。
好的识别技术是关键所在，怎么样提高识别率和识别的速度意义重大，直接关系到图像识别的实用性和安全性。
因此，本文将对图像的分辨能力进行度量，以更精确的描述人的视觉分辨能力强弱。
一、视网膜视网膜就像一架照相机里的感光底片，专门负责感光成像。
当我们看东西时，物体的影像通过屈光系统，落在视网膜上。
视网膜是一层透明薄膜，因脉络膜和色素上皮细胞的关系，使眼底呈均匀的橘红色。
后界位于视乳头周围，前界位于锯齿缘，其外面紧邻脉络膜，内面紧贴玻璃体。
图像分割的阈值法综述（武汉理工大学信息工程学院）摘要：图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。
这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。
阈值分割法是图像处理最基本的分割方法，它具有计算量小、实现简单等优点，在图像分析和识别中起着重要作用。
图像阈值化就是按照灰度级，将图像空间划分成与现实景物相对应的一些有意义的区域，各个区域内部灰度级是均匀的，而相邻区域灰度级是不同的，其间存在边界。
它的划分可以通过从灰度级出发，选取一个或多个阈值来实现。
关键词：图像分割；阈值Abstract:Image segmentation by image processing to image analysis of the key steps, is also a basic computer vision technology. This is because the image segmentation,object separation, feature extraction and the parameters in the original image into a more abstract and more compact form, making more high-level analysis and understanding possible. Threshold segmentation method is the most basic image processing segmentation method, which has computation, and simple to achieve, in image analysis and recognition play an important role. Image threshoiding is in accordance with the gray level, the image space is divided into scenes with reality that corresponds to some meaningful regions, each region within the gray level is uniform,while the adjacent regi on of gray scale is different, there remain boundary. It’s divided by starting from the gray level, select one or more threshold values to achieve.Keywords: Image Segmentation; Threshold Values1 研究背景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），它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。
图像分割的阈值法综述一、本文概述图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一项基础而重要的任务，其目标是将图像划分为多个具有相似特性的区域，以便于后续的图像分析和理解。
在众多图像分割方法中，阈值法因其简单、高效和易于实现的特点，受到了广泛关注和应用。
本文旨在对图像分割的阈值法进行综述，探讨其基本原理、发展历程、主要方法、优缺点以及未来发展趋势。
本文将简要介绍阈值法的基本原理，包括灰度阈值法、颜色阈值法和基于直方图的阈值法等。
通过对这些方法的描述，使读者对阈值法有一个初步的认识和了解。
本文将回顾阈值法的发展历程，从最早的固定阈值法到后来的自适应阈值法，再到基于机器学习和深度学习的阈值法。
通过对这些发展历程的梳理，可以清晰地看到阈值法在不断进步和完善。
接着，本文将重点介绍几种主流的阈值法方法，包括Otsu法、最大熵法、最小误差法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的图像分割场景。
通过对这些方法的详细介绍和比较，可以帮助读者更好地选择和应用适合自己的阈值法方法。
本文还将分析阈值法的优缺点，并探讨其在不同应用场景下的适用性和局限性。
还将展望阈值法的未来发展趋势，包括如何结合其他图像分割方法、如何引入更多的先验知识以及如何借助深度学习等技术来进一步提升阈值法的性能等。
本文将对全文进行总结，并给出一些建议和展望。
希望通过本文的综述，能够为读者提供一个全面而深入的视角，以更好地理解和应用图像分割的阈值法。
二、阈值法基本原理阈值法是一种简单而有效的图像分割方法，其基本原理是基于图像的灰度特性，设定一个或多个阈值，将图像中的像素划分为不同的类别，从而实现图像分割。
阈值分割的基本思想是，假设图像由具有不同灰度级的两类区域组成，这两类区域的灰度值具有明显差异，那么可以选择一个适当的阈值，将图像的每个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较结果将像素分配到不同的区域中。
如果像素的灰度值大于阈值，则将其归为一类，否则归为另一类。
机器视觉对比阈值全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：机器视觉技术在人工智能领域中扮演着重要的角色，通过摄像头或者其他传感器采集图像信息，然后用算法分析和处理这些图像数据，实现自主识别和判断。
在机器视觉的应用中，对比阈值是一个至关重要的参数，它决定了图像中不同元素之间的对比度，从而影响了图像处理和分析的准确性和精度。
对比度是指图像中不同区域或者元素之间明暗变化的程度。
在机器视觉应用中，对比度的大小对于图像识别和分析具有重要影响。
对比阈值是一个基本参数，它可以用来调节图像中物体与背景之间的对比度，使得图像处理算法可以更准确地分析和处理图像数据。
对比阈值的设置要根据具体的应用场景和需求来确定。
在某些情况下，需要较高的对比度来准确识别物体边缘或者特征，这时对比阈值可以设置得较大。
而在另一些情况下，可能需要较低的对比度来模糊物体的边缘或者减少图像中的噪音，这时对比阈值可以设置得较小。
在实际应用中，对比阈值的选择需要综合考虑以下几个方面：1. 图像的质量和分辨率：对于高质量的图像和高分辨率的图像，通常可以选择较大的对比阈值，来获得更准确的图像分析结果。
2. 物体的大小和形状：对于较小或者复杂的物体，可能需要设置较小的对比阈值，来更精细地识别物体的特征。
3. 背景的复杂性和噪音水平：如果图像中背景比较复杂或者存在大量的噪音，可能需要设置较小的对比阈值，来减少噪音对图像处理的干扰。
4. 系统的响应速度和准确性：在某些实时应用中，可能需要权衡系统的响应速度和准确性，选择最合适的对比阈值来实现快速和准确的图像处理。
对比阈值的选择是一个复杂的问题，需要结合机器视觉系统的实际需求和性能指标来确定。
在实际应用中，可以通过试验和调节不同的对比阈值，来找到最适合的参数设置，从而实现更精确和有效的图像处理和分析。
机器视觉技术的发展将为各行各业带来更多的便利和效率，对比阈值的优化和调节将成为实现机器视觉应用的关键一环。
第二篇示例：机器视觉是一种利用摄像头、传感器和计算机技术来实现目标检测、图像识别、目标跟踪等功能的技术。
图像⼆值化,阈值处理（⼗）图像⼆值化：基于图像的直⽅图来实现的，0⽩⾊ 1⿊⾊ 定义：图像的⼆值化，就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明显的只有⿊和⽩的视觉效果。
⼀幅图像包括⽬标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出⽬标物体，常⽤的⽅法就是设定⼀个阈值T，⽤T将图像的数据分成两部分：⼤于T的像素群和⼩于T的像素群。
这是研究灰度变换的最特殊的⽅法，称为图像的⼆值化（Binarization）。
Python-OpenCV中提供了阈值（threshold）函数threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)函数：第⼀个参数 src 指原图像，原图像应该是灰度图。
第⼆个参数 x 指⽤来对像素值进⾏分类的阈值。
第三个参数 y 指当像素值⾼于（有时是⼩于）阈值时应该被赋予的新的像素值第四个参数 Methodsmethod阈值类型⼀般分为五种：cv2.THRESH_BINARY——⼤于阈值的部分像素值变为最⼤值，其他变为0cv2.THRESH_BINARY_INV——⼤于阈值的部分变为0，其他部分变为最⼤值cv2.THRESH_TRUNC——⼤于阈值的部分变为阈值，其余部分不变cv2.THRESH_TOZERO——⼤于阈值的部分不变，其余部分变为0cv2.THRESH_TOZERO_INV——⼤于阈值的部分变为0，其余部分不变import cv2 as cvimport numpy as np# 全局阈值def threshold_image(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow("原来", gray)# ⼤律法,全局⾃适应阈值参数0可改为任意数字但不起作⽤ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("OTSU", binary)# TRIANGLE法,，全局⾃适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作⽤，适⽤于单个波峰 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE) print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("TRIANGLE", binary)# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⽩⾊⼩于的是⿊⾊ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("define_yuzhi", binary)# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⿊⾊⼩于的是⽩⾊ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("define_rev", binary)# 截断⼤于150的是改为150 ⼩于150的保留ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_TRUNC)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("jieduan1", binary)# 截断⼩于150的是改为150 ⼤于150的保留ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_TOZERO)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("jieduan2", binary)src = cv.imread("yiner.jpg")threshold_image(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()函数threshold()的参数说明：#⼤律法,全局⾃适应阈值参数0可改为任意数字但不起作⽤cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU#TRIANGLE法,，全局⾃适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作⽤，适⽤于单个波峰cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⽩⾊⼩于的是⿊⾊cv.THRESH_BINARY# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⿊⾊⼩于的是⽩⾊cv.THRESH_BINARY_INV# 截断⼤于150的是改为150 ⼩于150的保留cv.THRESH_TRUNC# 截断⼩于150的是改为150 ⼤于150的保留cv.THRESH_TOZERO对应的阈值1 函数adaptiveThreshold( src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,C,dst=None)2 参数解说.第⼀个src:原始图像第⼆个maxValue:像素值上限第三个⾃适应⽅法adaptiveMethod: — cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值 —cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为⼀个⾼斯窗⼝第四个值的赋值⽅法： 只有cv2.THRESH_BINARY 和cv2.THRESH_BINARY_INV第五个blockSize 规定领域⼤⼩（⼀个正⽅形的领域）第六个常数C， 阈值等于均值或者加权值减去这个常数（为0相当于阈值就是求得领域内均值或者加权值） 这种⽅法理论上得到的效果更好，相当于在动态⾃适应的调整属于⾃⼰像素点的阈值，⽽不是整幅图像都⽤⼀个阈值。
