最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2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.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ

C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap orig

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.55OSTU法图像二值化  [函数名称] Ostu法图像二值化      WriteableBitmap OstuThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] /// <summary> /// Ostu method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source imag

一:基本原理 该方法是图像二值化处理常见方法之一,在Matlab与OpenCV中均有实现. Otsu Threshing方法是一种基于寻找合适阈值实现二值化的方法,其最重 要的部分是寻找图像二值化阈值,然后根据阈值将图像分为前景(白色) 或者背景(黑色).假设有6x6的灰度图像,其像素数据及其对应的直方 图如下图: 阈值寻找方法首先假设是为T=3,则背景像素的比重.均值.方差的计算 结果如下: 根据前景像素直方图,计算比重.均值.方差的过程如下: , 0, width, height, inPi

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.59 P分位法图像二值化  [函数名称]   P分位法图像二值化 [算法说明]   所谓P分位法图像分割,就是在知道图像中目标所占的比率Ratio时,循环不同的灰度值对图像进行 分割,并计算对应的目标所占的比率,如果该比率与Ratio的差值足够小,那么该阈值就是所求的最 佳分割阈值. /// <summary> /// P-Parameter method of image segmention. /// </summary>

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.56简单统计法图像二值化  [函数名称] 简单统计法图像二值化 WriteableBitmap StatisticalThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Statistical method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source im

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化  [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵,通过优化一定的熵 准则得到熵最大时对应的阈值,从而进行图像分割的方法. 算法过程: 1,对于一幅灰度图像,灰度范围为[0,L-1],求取图像的最小灰度级min,最大灰度级max:

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.58双峰法图像二值化  [函数名称]   双峰法图像二值化 WriteableBitmap  PeakshistogramThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Peaks histogram method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The sou

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.54迭代法图像二值化  [函数名称]   迭代法图像二值化      int IterativeThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] <strong> /// <summary> /// Iterative method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The

原文:Win8MetroC#数字图像处理--2.2图像二值化函数 [函数代码] /// <summary> /// Binary process. /// </summary> /// <param name="src">Source image.</param> /// <param name="threshould">Define a threshould value for binary proces

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上.24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R.G.B分量的亮度(红.绿.蓝).当R.G.B分量值不同时,表现为彩色图像;当R.G.B分量值相同时,表现为灰度图像,该值就是我们所求的一般来说,转换公式有3种.第一种转换公式为: Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]÷3 (2.1) 其中,Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰

简介:图像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黑白效果的过程. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr

重点介绍了全局二值化原理及数学实现,并利用emgucv方法编程实现. 一.理论概述(转载,如果懂图像处理,可以略过,仅用作科普,或者写文章凑字数)  1.概述 图像二值化是图像处理中的一项基本技术,也是很多图像处理技术的预处理过程. 图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理,包括彩色图像灰化和增强.由于选取阈值需要参照直方图,因此在图像进行处理后,我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值.整个流程如下所示: 读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理 2.数学原理(转载,基本可

老代码备忘,我对图像处理不是太懂. 注:部分代码引援自网上,话说我到底自己写过什么代码... Private Declare Function GetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hbitmap As Long, _ ByVal dwCount As Long, _ lpBits As Any) As Long Private Declare Function SetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hbitm

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中

前几天接触了图像的处理,发现用OPencv处理确实比較方便.毕竟是非常多东西都封装好的.可是要研究里面的东西,还是比較麻烦的,首先,你得知道图片处理的一些知识,比方腐蚀,膨胀,仿射,透射等,还有非常多算法,傅里叶.积分,卷积,频谱,加权. ..,反正我看了半天,是云里雾里的.所以就想先就笼统的过一遍,以后遇到了再详细分析,比較这方面的基础没那么扎实. 先来记录下眼下学习到的一些知识. 首先是图像的灰度处理: CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE,这是最简单之间的办法,在加载图像时直接处

查看OpenCV文档cvThreshold(),在二值化函数cvThreshold(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type)中,参数threshold_type有5种类型: THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV THRESH_TRUNC THRESH_TOZERO THRESH_TOZERO_INV 问题来了:为什么可以在threshold_

图像灰度化:将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理.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中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围.而灰度图像是R.G.B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其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.图像的灰度

主要讲解OTSU算法实现图像二值化:    1.统计灰度级图像中每个像素值的个数. 2.计算第一步个数占整个图像的比例. 3.计算每个阈值[0-255]条件下,背景和前景所包含像素值总个数和总概率(就是分别计算背景和前景下第一步和第二步的              和). 4.比较第三步前景和背景之间方差,找到最大的一个确定为选定的阈值. OTSU源码: 1 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <

Kittler二值化方法,是一种经典的基于直方图的二值化方法.由J. Kittler在1986年发表的论文“Minimum Error Thresholding”提出.论文是对贝叶斯最小错误阈值的准则做了改进,使得计算更加的简单和有效. Divijver 和 Kittler的贝叶斯最小错误准则为: 因为需要求解二次方程和对正态分布的均值和方差进行估计,Nagawa 和 Rosenfeld提出了求解和估计的方法(Some Experiments on Variable Thresholding).