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影像测量仪图像局部阈值法和多阈值法
浏览:29 次 发布日期:2018-05-02

局部阈值


影像测量仪图像的计算方法:


(1)局部阈值(动态阈值)

图像中有如下一些情况,如阴影、照度不均匀、各处的对比度不同、突发噪声、背景灰度变化等,如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行分割,则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。有一种解决办法就是用与像素位置部分分别相关的一组阈值(即阈值使坐标的函数)来对图像各进行分割。这种与坐标相关的阈值也叫动态阈值,此方法也叫变化阈值法,或自适应阈值法。这类算法的时间复杂性可空间复杂性比较大,但是抗噪能力强,对一些用全局阅值不易分割的图像有较好的效果。


例如,一幅照度不均(左边亮右边暗)的原始图如果只选择一个全局阈值进行分割,那么将出现如图451所示的两种情况,如果阈值低,对亮区效果好,则暗区效果差;如果阈值高,对暗区效果好,则亮区效果差;两种都不能得到满意的效果若使用局部阈值,则可分别在亮使得同的阈值整体分割效果较为所示。进一步,若每个数字都用不给比达到更理想的分割效果,以下是两种常用的局部值法首先将图像分解成系列子图,由于子图相对原图很小,因此受阴影或对比度空间变化等.


1)风值插值


带来的问题的影响会比然后对每个子图计算一个局部阔值(此时的满值可用任何一种固定值选取方法).通过对这些子图所得到的阔值进行插值,就可以得到对原图中每个像素进行分割所需要的合理值,这里对应每个像素的阔值合起来构成的一个曲面,叫做阔值.


2)水线阔值算法

水线(也称分水岭或流域, watershed)阅值算法可以看成是一种特殊的自适应选代值方法,它的基本思想是:初始时,使用一个较大的阈值将两个目标分开,但目标间的间隙很大:在减小阔值的过程中,两个目标的边界会相向扩张,它们接触前所保留的最后像素集合就给出了目标间的最终边界,此时也就得到了阈值大:在减小阅值的过程中,两个目标的边界会相向扩张,它们接触前所保留的最后像素集合它的基本思想是:初始时就给出了目标间的最终边界,此时也就得到了阅值。很显然,如果图像中含有占据不同灰度级区域的几个目标,则需要使用多个阈值才能将多阀值它们分开。其实多域值分割,可以看作单阅值分割的推广,前面提到的大部分阅值化技术诸如最大类间方差法,最大熵方法、矩量保持法和最小误差法等都可以推广到多阈值的情形。


几种多阈值方法

以下介绍另外几种多阈值方法

小波变换的多分辨率分析能力也可以用于直方图分析,一种基于直方图分析的多阈值选.


1)基于小波的多域值方法


取方法思路如下:首先在粗分辨率下,根据直方图中独立峰的个数确定分割区域的类数,

这里要求独立峰应该满足三个条件:①具有一定的灰度范围:②具有一定的峰下面积:③具有一定的峰谷差。然后,在相邻峰之间确定最佳阈值,这一步可以利用多分辨的层次结构进行。首先在最低分辨率一层进行,然后逐渐向高层推进,直到最高分辨率。可以基于最小距离判据对在最低层选取的所有阈值逐层跟踪,最后以最高分辨率层的阈值为最佳阈值。


2)基于边界点的递归多域值方法


这是一种递归的多阈值方法。首先,将像素点分为边界点和非边界点两类,边界点再根据它们的邻域的亮度分为较亮的边界点和较暗的边界点两类,然后用这两类边界点分别作直方图,取两个直方图中的最高峰多对应的灰度级作为阈值。接下去,再分别对灰度级高于和低于此阙值的像素点递归的使用这一方法,直至得到预定的阈值数。


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