圖像閾值分割

1、1引言所謂圖像分割是指根據(jù)灰度、彩色、空間紋理、幾何形狀等特征把圖像劃分成若干個互不相交的區(qū)域，使得這些特征在同一區(qū)域內(nèi)，表現(xiàn)出一致性或相似性，而在不同區(qū)域間表現(xiàn)出明顯的不同37簡單的講，就是在一幅圖像中，把目標從背景中分離出來，以便于進一步處理。圖像分割是圖像處理與計算機視覺領域低層次視覺中最為基礎和重要的領域之一，它是對圖像進行視覺分析和模式識別的基本前提同時它也是一個經(jīng)典難題，到目前為止既不存在一種通用的圖像分割方法，也不存在一種判斷是否分割成功的客觀標準。閾值法是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法，因其實現(xiàn)簡單、計算量小、性能較穩(wěn)定而成為圖像分割中最基本和應用最廣泛的分割技術已被應用于很多的領域，

2、例如，在紅外技術應用中，紅外無損檢測中紅外熱圖像的分割，紅外成像跟蹤系統(tǒng)中目標的分割；在遙感應用中，合成孔徑雷達圖像中目標的分割等；在醫(yī)學應用中，血液細胞圖像的分割，磁共振圖像的分割；在農(nóng)業(yè)工程應用中，水果品質無損檢測過程中水果圖像與背景的分割。在工業(yè)生產(chǎn)中，機器視覺運用于產(chǎn)品質量檢測等等。在這些應用中，分割是對圖像進一步分析、識別的前提，分割的準確性將直接影響后續(xù)任務的有效性，其中閾值的選取是圖像閾值分割方法中的關鍵技術。2閾值分割的基本概念圖像閾值化分割是一種最常用，同時也是最簡單的圖像分割方法，它特別適用于目標和背景占據(jù)不同灰度級范圍的圖像1。它不僅可以極大的壓縮數(shù)據(jù)量，而且也大大簡化了

3、分析和處理步驟，因此在很多情況下，是進行圖像分析、特征提取與模式識別之前的必要的圖像預處理過程。圖像閾值化的目的是要按照灰度級，對像素集合進行一個劃分，得到的每個子集形成一個與現(xiàn)實景物相對應的區(qū)域，各個區(qū)域內(nèi)部具有一致的屬性，而相鄰區(qū)域布局有這種一致屬性。這樣的劃分可以通過從灰度級出發(fā)選取一個或多個閾值來實現(xiàn)。閾值分割法是一種基于區(qū)域的圖像分割技術，其基本原理是：通過設定不同的特征閾值，把圖像像素點分為若干類常用的特征包括：直接來自原始圖像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值變換得到的特征設原始圖像為f(x，y)，按照一定的準則在f(x，y)中找到特征值T，將圖像分割為兩個部分，分割后的圖像為

4、若取 ：b0=0（黑）,b1=1（白），即為我們通常所說的圖像二值化。 （原始圖像） （閾值分割后的二值化圖像）一般意義下，閾值運算可以看作是對圖像中某點的灰度、該點的某種局部特性以及該點在圖像中的位置的一種函數(shù)，這種閾值函數(shù)可記作 T(x，y，N(x，y)，f(x，y)式中，f(x，y)是點(x，y)的灰度值；N(x，y)是點(x，y)的局部鄰域特性根據(jù)對T的不同約束，可以得到3種不同類型的閾值37，即 點相關的全局閾值TT(f(x，y) (只與點的灰度值有關)區(qū)域相關的全局閾值TT(N(x，y)，f(x，y) (與點的灰度值和該點的局部鄰域特征有關) 局部閾值或動態(tài)閾值TT(x，y，N(x

5、，y)，f(x，y)(與點的位置、該點的灰度值和該點鄰域特征有關)所有這些閾值化方法，根據(jù)使用的是圖像的局部信息還是整體信息，可以分為上下文無關(non-contextual)方法(也叫做基于點(point-dependent)的方法)和上下文相關(contextual)方法(也叫做基于區(qū)域(region-dependent)的方法)；根據(jù)對全圖使用統(tǒng)一閾值還是對不同區(qū)域使用不同閾值，可以分為全局閾值方法(global thresholding)和局部閾值方法(local thresholding，也叫做自適應閾值方法adaptive thresholding)；另外，還可以分為雙閾值方法(b

6、ilever thresholding)和多閾值方法(multithresholding)3. 設計原理說明 這次VC+設計主要是基于迭代閾值圖像分割法，它的設計方法如下。初始閾值選取為圖像的平均灰度T0，然后用T0將圖像的象素點分作兩部分，計算兩部分各自的平均灰度，小于T0的部分為TA，大于T0的部分為TB計算 ,將T1 作為新的全局閾值代替T0，重復以上過程，如此迭代，直至TK 收斂，即TK1 TK 經(jīng)試驗比較，對于直方圖雙峰明顯，谷底較深的圖像，迭代方法可以較快地獲得滿意結果。 對于背景和物體直方圖雙峰明顯的圖像進行迭代閾值分割，把目標從背景中分離出來，以便于進一步處理。此次設計就是利用

7、VC平臺建立一個軟件程序對圖像進行迭代閾值分割。VC界面比比較簡潔，主要功能是打開目標背景BMP圖像文件，并且在主界面下顯示圖像。通過對圖像的迭代閾值分割操作，然后將已經(jīng)分割的圖像在主界面下顯示。4算法流程設計對圖像進行閾值分割顯示圖像打開圖像結束開始顯示處理后的圖像Fig.1算法流程圖5實現(xiàn)步驟1) 打開VC+軟件，進入主界面，建立一個單文檔的應用項目。2) 在主框架添加菜單“圖像處理”，并在此菜單下添加如下子菜單“顯示原圖像”、“圖像閾值分割”、“顯示圖像分割結果”3）把代碼輸入后編譯通過，實現(xiàn)“顯示原圖像”功能，并以對話框的形式顯示4）對圖像作“迭代閾值分割”處理5）在主界面下顯示“迭代

8、閾值分割”的圖像，并以對話框的形式顯示。6）保存圖像文件6運行結果的截圖Fig.2主界面Fig.3 顯示原目標背景圖像Fig.4 顯示迭代閾值分割結果7.部分主要程序代碼/圖像閾值分割程序#include "stdafx.h"#include "windowsx.h"#include "math.h"#include "YuZhiChuLidib.h"#include "MainFrm.h"/*/ /*函數(shù)名稱：Diedaifazhi(int *tongji) /*函數(shù)類型：void/*參數(shù)說明

9、：tonji -直方圖灰度值統(tǒng)計 /*功能：對圖像進行迭代閥值選取。 /*/ void CYuZhiChuLiDib:Diedaifazhi(int *tongji) / 循環(huán)變量LONG i;LONG j;/ 指向DIB象素指針LPBYTE p_data;/ 找到DIB圖像象素起始位置p_data = GetData();/ DIB的寬度LONG wide = this->GetDibWidthBytes();/ DIB的高度LONG height = this->GetHeight();/ 迭代閥值int T1, T2;T1 = 127;T2 = 0;/ 臨時變量int Tem

10、p0, Temp1, Temp2, Temp3;Temp0 = Temp1 = Temp2 = Temp3 = 0;while (true)/ 計算下一個迭代閥值for (i = 0; i < T1 + 1; i+)Temp0 += tongjii * i;Temp1 += tongjii;for (i = T1 + 1; i < 256; i+)Temp2 += tongjii * i;Temp3 += tongjii;T2 = (Temp0 / Temp1 + Temp2 / Temp3) / 2;/ 看迭代結果是否已收斂if (T1 = T2)break;elseT1 = T

11、2;/ 對各像素進行灰度轉換for (j = 0; j < height; j +)for (i = 0; i < wide; i +)/ 讀取像素unsigned char temp = *(unsigned char *)p_data + wide * j + i);/ 判斷像素灰度值是否超出范圍if (temp < T1)temp = 0;elsetemp = 255;/ 回寫處理完的像素*(unsigned char *)p_data + wide * j + i) = temp;void CYuZhiChuLiDib:Fenbutongji(int *tongji)

12、/ 循環(huán)變量LONG i;LONG j;/變量初始化memset(tongji,0,sizeof(int) * 256);/ 指向DIB象素指針LPBYTE p_data;/ 找到DIB圖像象素起始位置p_data = this->GetData();/ DIB的寬度LONG wide = GetDibWidthBytes();/ DIB的高度LONG height = GetHeight();/ 對各像素進行灰度轉換for (j = 0; j < height; j +)for (i = 0; i <wide; i+)/ 對各像素進行灰度統(tǒng)計unsigned char te

13、mp = *(unsigned char *)p_data + wide * j + i);tongjitemp+; 顯示原圖像：void CLXHView:OnOriginal() / TODO: Add your command handler code herem_dialogOriginal.DestroyWindow();m_dialogOriginal.Create(m_filename);m_dialogOriginal.ShowWindow(SW_SHOW);閾值分割：void CLXHView:OnYuzhifenge() / TODO: Add your command h

14、andler code hereif(m_CDibNew.m_valid=TRUE)this->CopyOriginaltoNew();int tongji256;/初始為0memset(tongji, 0, sizeof(tongji);m_CDibNew.Fenbutongji(tongji); /統(tǒng)計直方圖灰度值m_CDibNew.Diedaifazhi(tongji); /調用迭代法值檢測處理函數(shù)else:MessageBox(NULL,"沒有加載圖像","錯誤",MB_ICONWARNING);顯示分割結果：void CLXHView:OnResult() / TODO: Add your comm