多阈值图像分割

多阈值图像分割概述

摘要：多阈值分割是现代图像处理中不可或缺的一部分。它主要指通过设定多个阈值将图

像中感兴趣的目标标记出来。阈值的选取非常关键，它关系到分割后的结果的好坏。Ostu法

也称之为最大类间法是多阈值图像分割中比较常用且完善的方法。由于多阈值图像分割对于

图像处理的重要性，多阈值图像分割被广发应用于现代生产生活的方方面面。

关键词:图像分割，多阈值，遗传算法，ostu

1.引言

图像分割是图像处理和前期视觉中的基本技术，是大多数图像分析和视觉系统的重要组成部分。其中阈值的自动选取，是图像分割中研究的重点和焦点。多阈值图像分割的应用领域非常广泛，如医学图像的分析诊断、交通中的智能识别、卫星遥感图片识别处理等等。

2.多阈值图像分割定义

2.1图像分割

所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。图像分割的方法有基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的图像分割。

2.2多阈值分割

所谓多阈值也是为了在图像中分割出多片区域从而设定多个阈值。阈值分割方法的特点是实现简单、计算量小、性能较稳定。所以多阈值图像分割成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。

3.多阈值分割原理

3.1阈值分割原理

一般意义下，阈值运算可以看作是对图像中某点的灰度、该点的某种局部特性以及该点在图像中的位置的一种函数，这种阈值函数可记作

T(x，y，N(x，y)，f(x，y))

式中，f(x，y)是点(x，y)的灰度值；N(x，y)是点(x，y)的局部邻域特性．根据对T的不同约束，可以得到3种不同类型的阈值，即

点相关的全局阈值T＝T(f(x，y))

(只与点的灰度值有关)

区域相关的全局阈值T＝T(N(x，y)，f(x，y))

(与点的灰度值和该点的局部邻域特征有关)

局部阈值或动态阈值T＝T(x，y，N(x，y)，f(x，y))

(与点的位置、该点的灰度值和该点邻域特征有关)

所有这些阈值化方法，根据使用的是图像的局部信息还是整体信息，可以分为上下文无关(non-contextual)方法(也叫做基于点(point-dependent)的方法)和上下文相关(contextual)方法(也叫做基于区域(region-dependent)的方法)；根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值，可以分为全局阈值方法(global thresholding)和局部阈值方法(local thresholding，也叫做自适应阈值方法adaptive thresholding)。

3.2多阈值分割原理

一般意义下，多阈值图像模糊是根据图像的灰度，设定多个阈值，然后令图像中的每一个像素点的灰度与阈值作对比，之后将其归类。多阈值图像分割是一个模式识别归类的过程。

3.3阈值选取原理

对于多阈值分割中阈值的选取方法非常的多，比如迭代法、最小误差法、简单统计法、分块采样法、阈值差值法、直方图变换法、边界点递归法、均衡对比度递归法、小波法、双峰法、p分位数法、直方图凹凸面分析法、适量保持法、模糊集方法、松弛法、水线阈值法、模拟退火算法、带噪图像多扫描法、势函数聚类法、势函数聚类自适应法、模糊率自适应法、归一化自适应法、直方图统计模型自适应法、正则割（nuct）、最大类间方差法(otsu法)、改进pso算法的otsu法、分块采样遗传算法法、遗传算法二维熵法、遗传算法模糊熵法、递推遗传模糊3-划分熵法、熵约束快速fcm法、最大熵法、快速最大熵法、递推人工蜂群的模糊划分熵法、量子粒子群优化最小交叉熵法、粒子群优化法、混沌粒子群法、nw小世界邻居粒子群法、风诺依曼邻居粒子群法、加权模糊c均值聚类统计检验指导法等。这里就不一一进行详细介绍。只介绍其中比较经典的最大类间方差(ostu)法。

最大类间方差法本身是用于单阈值分割。其原理是通过设定阈值进行分割，使分割出来的两个类之间方差最大。

这里用于多与子分割，设定图像X中存在m个带区分的类，那么有m-1个阈值k1,…, k n,…,k m-1用来将图像分为m个类。这些类分别表示为C0={0,1,…k1},…,C n={ k n+1, k n+2,…,k n+1},…, C n={ k m+1, k m+2,…,L-1},将类间方差定义为

其中

使得取得最大值的一组阈值就是所要求的最优阈值。

关于最有预知个数的确定，这里使用一个分离因素作为结束图像分割的判断条件，通过对它的

操作来完成对最优阈值个数的确定。

定义为

式中：——图像的总方差。

SF的值用来度量已存在的类之间分离性，它的值越大则说明这些类之间的分离性越强。SF的取值范围为[0…1]，当SF趋向于1时，图像中的类就被完全的分离出来，即类间方差也取得最大值。这样图像中的类的个数已及分割阈值的个数就可以自适应的确定出来。当SF不满足结束条件时，在已经存在的类中选择一个类内方差最大的一个类作为下一个要使用局部Otsu法的类进行下一步的分割运算。

实现方法也非常简单：首先使用Otsu算法对图像进行分类，计算出该次分类的最大类间方差和SF 的值，如果SF的值满足一定的结束条件，那么就退出该算法。否则，就在已存在的类中找到具有最大类内方差的那个类，将它作为下一个要分割的类。对这个类使用局部Otsu算法分割出新的类，然后重新计算最大类间方差和SF的值直到SF满足结束条件为止。

具体的实现步骤如下：

(1)初始条件：q=0,SF=0,计算。其中,q代表图像中已经存在的分类,SF代表循环的结束条件。

(2)判断SF值是否满足判断条件，不满足就执行(3)，否则退出循环，转到(6)。

(3)对图像中已经存在的q个不同的类，求出每个类的类内方差。找到那个类内方差最大的那个类。

(4)对类内方差最大的那个类，使用局部Otsu方法，使之分为新的两个类，在己存在的阈值基础上

加入新的分割阈值。

(5)重新计算v，，对sF进行新的赋值。转到(2)。

(6)根据得到的区分类的一组最优阈值，对图像进行处理。从这一组最优阈值中取出需要的闽值，把这些阈值区间的目标分割出来。

还有值得注意的一点是，由于在图像中的不同分割目标之间存在灰度交叉的情况，即在不同的分割目标中可能具有相同灰度的情况，这就使得不能更好的区分所需的目标对象，因此需要对分割后的图像进行进一步的分类处理。

4.多阈值分割的应用

阈值分割是众多图像处理中往往优先完成的一步，所以算上之后的图像处理，可以说很多图像处理都是在阈值分割之后完成，他们的应用也都离不开阈值分割。

比如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割；在遥感应用中，合成孔径雷达图像中目标的分割等；在医学应用中，血液细胞图像的分割，磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。在工业生产中，机器视觉运用于产品质量检测等等。在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。

然而多阈值分割不同于单阈值分割多阈值分割不仅要从图像中分离出一种需要得到的目标，而要分出多种目标。

基于MATLAB的图像阈值分割技术

基于MATLAB 的图像阈值分割技术 摘要：本文主要针对图像阈值分割做一个基于MATLAB 的分析。通过双峰法，迭代法以及OUTS 法三种算法来实现图像阈值分割，并且就这三种算法做了一定的分析和比较，在加椒盐的图片上同时进行三种实验，做出比较，最终得出实践结论。 关键词：图像分割 MATLAB 阈值分割 算法 引言：图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准，图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域，在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 1、阈值分割思想和原理 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T 进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的 设图像为f(x,y)，其灰度集范围是[0,L]，在0和L 之间选择一个合适的灰度阈值T ，则图像分割方法可由下式描述： 这样得到的g(x,y)是一幅二值图像。 （一）原理研究 图像阈值分割的方法有很多，在这里就其中三种方法进行研究，双峰法，迭代法，以及OUTS 法。 方法一：双峰法 T y x f T y x f y x g ≥<),(),(10){,(

图像的阈值分割及边缘检测技术

数字图像处理实验报告 题目：图像的阈值分割及边缘检测技术 班级： 姓名： 学号：

图像的阈值分割及边缘检测技术 一、实验目的 1、了解图像的分割技术，掌握图像的全局阈值分割技术并通过MATLAB实现； 2、了解图像的边缘检测，掌握梯度算子图像边缘检测方法。 二、实验内容 1、基于直方图的全局阈值图像分割方法； 2、Edge命令（roberts,perwitt,sobel,log,canny），实现边缘检测。 三、实验原理 1、全局阈值是最简单的图像分割方法。其中，直方图法的原理如下：想做出图 像的直方图，若其直方图呈双峰且有明显的谷底，则可以讲谷底点所对应的灰度值作为阈值T，然后根据该阈值进行分割，九可以讲目标从图像中分割出来。这种方法是用于目标和背景的灰度差较大且直方图有明显谷底的情况。 2、用于边缘检测的梯度算子主要有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。 这三种检测算子中，Roberts算子定位精度较高，但也易丢失部分边缘，抗噪声能力差，适用于低噪声、陡峭边缘的场合。Prewitt算子、Sobel算子首先对图像做平滑处理，因此具有一定的抑制噪声的能力，但不能排除检测结果中的虚假边缘，易出现多像素宽度。

四、实验步骤 1、全局阈值分割： ①读取一张图像； ②生成该图像的直方图； ③根据直方图双峰产生的低谷估计阈值T； ④依次读取图像各个点的像素，若大于阈值，则将像素改为255，若小于 阈值，则将该像素改为0； 实验代码如下： I=imread('cameraman.tif'); %读取一张图像 subplot(221);imshow(I); %显示该图像 subplot(222);imhist(I); %生成该图像的直方图 T=60; %根据直方图估计阈值T为60 [m,n]=size(I); %取图像的大小为【m,n】 for i=1:m %依次读取图像各个点的像素，若大于阈 值，则将像素改为255，若小于阈值， 则将该像素改为0 for j=1:n if I(i,j)>=T I(i,j)=255; else I(i,j)=0; end end

基于阈值的图像分割方法--论文

课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名 学号 学院 专业电子信息工程 指导教师副教授 年6月12日

学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明：所呈交的课程结业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担 目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6)

2基于区域的全局阈值选取方法 (7) 2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录 基于阈值的图像分割方法 摘要：图像分割多年来一直受到人们的高度重视，至今这项技术也是趋于成熟，图像分割方法类别也是不胜枚举，近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节，是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中，人们对图片的要求也

是有所提高，在对图像的应用中，人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣，这 些部分就对应图像中的特定的区域，为了辨识和分析目标部分，就需要将这些 有关部分分离提取出来，因此就要应用到图像分割技术。 关键词：图像分割；阈值；matlab Based onthresholding for image segmentation methods Abstract：Image segmentation is a indispensable part of image processing and analysis, have important practical significance.It is according to the needs of image processing and analysis of the image into each area and extract the characteristic of technology and process of interested target.Image segmentation methods and types have a lot of different categories, some segmentation operation can be directly applied to all images, while others can only apply to special image.The purpose of this paper is to through the collection of image segmentation method based on threshold related information, analysis the advantages and disadvantages of various segmentation algorithm, using the MATLAB tools to threshold segmentation algorithm is studied. Keywords:image segmentation; The threshold value; matlab

基于阈值的灰度图像分割

对以CPT算法为主的灰度阈值化方法的研究 目录： 第一章：绪论 第二章：图像的预处理 第三章：图像分割概述 第四章：灰度阈值化图像分割方法 第五章：CPT算法及其对它的改进 第六章：编程环境及用PhotoStar对改进的CPT算法和其他算法的实现 第七章：实验结果与分析 第一章：绪论 1.1数字图像处理技术的发展 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20％，视觉占60％，其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20％。所以，作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。【5】对于图像信息的处理，即图像处理当然对信息的传递产生很大影响。 数字图像处理技术起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从伦敦到纽约传输了一幅图片，它采用了数字压缩技术。1964年美国的喷气处理实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，这标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念得到应用。其后，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、生物学、医学等领域各学科之间学习和研究的对象。 经过人们几十年的努力，数字图像处理这一学科已逐渐成熟起来。人们总是试图把各个学科应用到数字图像处理中去，并且每产生一种新方法，人们也会尝试它在数字图像处理中的应用。同时，数字图像处理也在很多学科中发挥着它越来越大的作用。 1.2图像分割概述和本论文的主要工作 图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域，是数字图像处理中的重要问题，是计算机视觉领域低层次视觉问题中的重要问题，同时它也是一个经典的难题。几十年来，很多图像分割的方法被人们提出来，但至今它尚无一个统一的理论。 图像分割的方法很多，有早先的阈值化方法、最新的基于形态学方法和基于神经网络的方法。 阈值化方法是一种古老的方法，但确是一种十分简单而有效的方法，近几十年人们对阈值化方法不断完善和探索，取得了显著的成就，使得阈值化方法在实际应用中占有很重要的地位。 本文将主要对图像分割的阈值化方法进行探讨。在对阈值化方法的研究过程中，本人首先将集中精力对效果比较好的阈值化方法进行探讨，并对其存在的不足加以改进，从而作出性能优良的计算机算法；由于目前很多方法各有其特点，所以将对具有不同特点的图像用不同的方法处理进行研究。在论文正文部分还将其应用到实践中去，并对其加以评价。 第二章：图像的预处理 2.1图像预处理的概述 由于切片染色和输入光照条件及采集过程电信号的影响，所采集的医学图

图像阈值分割技术研究

图像阈值分割技术研究 一、 研究目的 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准，图像阈值分割即是其中的一种方法。 阈值分割技术因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术，已被应用于很多的领域，在很多图像处理系统中都是必不可少的一个环节。 二、 研究思路 阈值分割图像的基本原理描述如下：利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生对应的二值图像。 即：()()()? ??≥<=.,1. ,0,T y x I T y x I j i B 三、 研究内容 （一）原理研究 图像阈值分割的方法有很多，在这里就其中三种方法进行研究，迭代法， OUTS 法，以及双峰法。 方法一：迭代法 方法原理： 开始时候选择一个阈值作为初始估计值，然后按着某种策略不断得改进这个估计值，直到满足给定的准则为止。 （1） 求出图像最大灰度值Max 和最小灰度值Min ，初始阈值估计值 T 0.=(Max+Min)*0.5. （2） 用T 0将图像分割为目标和前景。图像分成两组像素：Z 1由所有灰度值大 于或等于T 0的像素组成，而Z 0由所有灰度值小于T 0的像素组成。 （3） 分别求出两者区域中的所有像素计算平均灰度值a 1和a 2。 （4） 计算新的阈值T1=(a 1+a 2)*0.5. （5） 如果|T i+1-T i |<0.5，则退出循环，T i+1即为所求阈值；否则，将T i+1复制给 T i ，重复（2）~（5）。 源程序：

数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab

1．课程设计的目的 (1)使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各 种因素对分割效果的影响 (2)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割 性能 (4)能够掌握分割条件（阈值等）的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上做出合 理的解释 2．课程设计的要求 （1）能对图像文件（bmp,jpg,tiff,gif）进行打开，保存，退出等功能操作 （2）包含功能模块：图像的边缘检测（使用不同梯度算子和拉普拉斯算子）（3）封闭轮廓边界 （4）区域分割算法：阈值分割，区域生长等

3．前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 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)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像） 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：

基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法

中北大学 毕业设计（论文）任务书 学院、系： 专业： 学生姓名：车永健学号： 设计(论文)题目：基于灰度直方图的图像分割阈值自适应选取方法 起迄日期: 2015年3月9日~2015年6月20日设计(论文)地点: 指导教师:郭晨霞 系主任: 发任务书日期:2015年 2 月25 日

任务书填写要求 1．毕业设计（论文）任务书由指导教师根据各课题的具体情况填写，经学生所在系的负责人审查、系领导签字后生效。此任务书应在毕业设计（论文）开始前一周内填好并发给学生； 2．任务书内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，不得随便涂改或潦草书写，禁止打印在其它纸上后剪贴； 3．任务书内填写的内容，必须和学生毕业设计（论文）完成的情况相一致，若有变更，应当经过所在专业及系主管领导审批后方可重新填写； 4．任务书内有关“学院、系”、“专业”等名称的填写，应写中文全称，不能写数字代码。学生的“学号”要写全号（如020*******,为10位数），不能只写最后2位或1位数字； 5．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年3月15日”或“2004-03-15”。

毕业设计（论文）任务书

毕业设计（论文）任务书 3．对毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括毕业设计(论文)、图纸、实物样品等)： 1、论文一份； 2、程序代码及图像结果； 3、英文翻译一份。 4．毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2015年 3月 9 日~ 3 月20日 4 月 1 日~ 4月 20 日 4 月 21 日~ 5月 10 日 5 月 11 日~ 6月 15 日 6 月 16 日~ 6月 19 日查找资料，完成开题报告； 学习有关知识，方案确定，完成中期报告；完善算法并仿真验证； 撰写、修改、评阅毕业论文； 论文答辩 学生所在系审查意见： 系主任： 年月日

基于阈值的图像分割方法

基于阈值的图像分割方法

课程结业论文 课题名称基于阈值的图像分割方法姓名湛宇峥 学号1412202-24 学院信息与电子工程学院专业电子信息工程 指导教师崔治副教授 2017年6月12日

湖南城市学院课程结业论文诚信声明 本人郑重声明：所呈交的课程结业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担

目录 摘要 (1) 关键词 (1) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 引言 (3) 1基于点的全局阈值选取方法 (4) 1.1最大类间交叉熵法 (5) 1.2迭代法 (6) 2基于区域的全局阈值选取方法 (7) 2.1简单统计法 (8) 2.3 直方图变化法 (9) 3局部阈值法和多阈值法 (10) 3.1水线阈值算法 (11) 3.2变化阈值法 (12) 4仿真实验 结论 (12) 参考文献 (13) 附录

基于阈值的图像分割方法 摘要：图像分割多年来一直受到人们的高度重视，至今这项技术也是趋于成熟，图像分割方法类别也是不胜枚举，近年来每年都有上百篇有关研究报道发表。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键环节，是指把图像分成各具特性的区域并提取出有用的目标的技术和过程。在日常生活中，人们对图片的要求也是有所提高，在对图像的应用中，人们经常仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分就对应图像中的特定的区域，为了辨识和分析目标部分，就需要将这些有关部分分离提取出来，因此就要应用到图像分割技术。 关键词：图像分割；阈值；matlab

基于阈值的图像分割方法研究与实现

本科毕业设计 （2011届） 题目基于阈值的图像分割方法研究与实现 摘要 本毕业设计主要研究基于Hough变换的图像结构提取方法，通过MATLAB语言编程来实现两种典型的图像阈值分割算法（最大类间方差法和迭代法），并对这两种算法进行比较分析。其主要工作步骤如下： 首先介绍数字图像处理和图像分割的基本理论知识。接着对几种图像分割方法进行了介绍。然后了解图像阈值化原理，并在此基础上对两种典型的图像阈值分割算法（最大类间方差法和迭代法）的原理进行了介绍。最后通过MATLAB语言编程实现这两种算法，分别得到这两种算法的分割性能，并对这两种算法的分割性能进行比较。结果表明在大多数情况下，最大类间方差法比迭代法更稳定。 关键词：数字图像处理；阈值化；最大类间方差法；迭代法；直方图

ABSTRACT The main aim of this thesis is to analyze image segmentation method based on thresholding, then implement two typical algorithms (Otsu method and Iterative method) by MATLAB language programming, and compare the two algorithms. Its main work procedure is as follows: First the basic theories of digital image processing and image segmentation are introduced. Then several image segmentation algorithms are introduced. Based on knowing the theory of image thresholding, we introduce the theory of two typical algorithms (Otsu method and Iterative method). Finally through MATLAB language programming, we can get the segmentation performance of the two algorithms respectively, and compare the two algorithm’s segmentation performance. The result shows that Otsu method is more stable than Iterative method in most cases. Key words：digital image processing; thresholding; Otsu method; Iterative method; image histogram.

图像阈值分割

1．引言 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分 成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同[37]．简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准。 阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定 而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域，例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割；在遥感应用中，合成孔径雷达图像中目标的分割等；在医学应用中，血液细胞图像的分割，磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。在工业生产中，机器视觉运用于产品质量检测等等。在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。 2．阈值分割的基本概念 图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适 用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。这样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。 阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同 的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x ，y)，按照一定的准则在f(x ，y)中找到特征值T ，将图像分割为两个部分，分割后的图像为 ()()()???≥<=.,.,,10t y x f b t y x f b y x g 若取 ：b 0=0（黑）,b 1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。

多阈值图像分割

多阈值图像分割概述 摘要：多阈值分割是现代图像处理中不可或缺的一部分。它主要指通过设定多个阈值将图 像中感兴趣的目标标记出来。阈值的选取非常关键，它关系到分割后的结果的好坏。Ostu法 也称之为最大类间法是多阈值图像分割中比较常用且完善的方法。由于多阈值图像分割对于 图像处理的重要性，多阈值图像分割被广发应用于现代生产生活的方方面面。 关键词:图像分割，多阈值，遗传算法，ostu 1.引言 图像分割是图像处理和前期视觉中的基本技术，是大多数图像分析和视觉系统的重要组成部分。其中阈值的自动选取，是图像分割中研究的重点和焦点。多阈值图像分割的应用领域非常广泛，如医学图像的分析诊断、交通中的智能识别、卫星遥感图片识别处理等等。 2.多阈值图像分割定义 2.1图像分割 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。图像分割的方法有基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的图像分割。 2.2多阈值分割 所谓多阈值也是为了在图像中分割出多片区域从而设定多个阈值。阈值分割方法的特点是实现简单、计算量小、性能较稳定。所以多阈值图像分割成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。 3.多阈值分割原理 3.1阈值分割原理 一般意义下，阈值运算可以看作是对图像中某点的灰度、该点的某种局部特性以及该点在图像中的位置的一种函数，这种阈值函数可记作 T(x，y，N(x，y)，f(x，y)) 式中，f(x，y)是点(x，y)的灰度值；N(x，y)是点(x，y)的局部邻域特性．根据对T的不同约束，可以得到3种不同类型的阈值，即 点相关的全局阈值T＝T(f(x，y)) (只与点的灰度值有关) 区域相关的全局阈值T＝T(N(x，y)，f(x，y)) (与点的灰度值和该点的局部邻域特征有关) 局部阈值或动态阈值T＝T(x，y，N(x，y)，f(x，y)) (与点的位置、该点的灰度值和该点邻域特征有关) 所有这些阈值化方法，根据使用的是图像的局部信息还是整体信息，可以分为上下文无关(non-contextual)方法(也叫做基于点(point-dependent)的方法)和上下文相关(contextual)方法(也叫做基于区域(region-dependent)的方法)；根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值，可以分为全局阈值方法(global thresholding)和局部阈值方法(local thresholding，也叫做自适应阈值方法adaptive thresholding)。 3.2多阈值分割原理 一般意义下，多阈值图像模糊是根据图像的灰度，设定多个阈值，然后令图像中的每一个像素点的灰度与阈值作对比，之后将其归类。多阈值图像分割是一个模式识别归类的过程。

基于模拟退火算法的多阈值图像分割

第２７卷第１期２０１０年１月 计算机应用研究 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｖ０１．２７Ｎｏ．１ Ｊａｎ．２０１０基于模拟退火算法的多阈值图像分割 赵于前，李慧芬，王小芳 （中南大学信息物理工程学院，长沙４１００８３） 摘要：针对多闽值图像分割时Ｏｔｓｕ算法计算量过大的问题，提出基于模拟退火算法的阅值选取方法。首先 依据最大类间方差准则，通过对直方图分析处理得到初始阈值向量，然后将该阈值向量作为初始解，利用改进的模拟退火算法逼近最优闽值向量。较之Ｏｔｓｕ算法，该算法的计算量大幅减小，如实验中对图像的三阈值分割，运行效率提高了４００多倍。结果表明，该算法能够快速、准确地实现多阈值图像分割。 关键词：Ｏｔｓｕ算法；初始阅值向量；模拟退火 中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１００１．３６９５（２０１０）０１．０３８０－０３ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—３６９５．２０１０．０１．１１４ Ｍｕｌｔｉ—ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ ＺＨＡＯＹｕ－ｑｉａｎ，ＬＩＨｕｉ?ｆｅｎ，ＷＡＮＧＸｉａｏ－ｆａｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌｏｆｌｎｆｏ?Ｐｈｙｓｉｃｓ＆Ｃ，ｅｏｍａｔｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇ（ＳＡ）ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｖａｓｔｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｆＯｔｓｕａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｍｕｌｔｉ－ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ａｔｆｉｒｓｔ，ｏｂｔａｉｎｅｄａｎｉｎｉｔｉａｌｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖｅｃｔｏｒｔｈｒｏｕｇｈ８．ｎａ－ｌｙｚｉｎｇａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｈｉｓｔｏｇｒａｍ．ＴｈｅｎｍａｄｅａｎｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＳＡｂｙｓｅｔｔｉｎｇｔｈｉｓｖｅｃｔｏｒａ８ｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｓｏｌｕｔｉｏｎａｎｄａｐ。 ｐｒｏａｃｈｅｄａｎｏｐｔｉｍｕｍｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖｅｃｔｏｒｗｅｌｌａｐｐｌｙｉｎｇｔｈｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄＳＡ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＯｔｓｕａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｄｅｃｒｅａｓｅｄｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｇｒｅａｔｌｙ．Ｆｏｒｉｎｓｔａｎｃｅ，ｉｔｉｎｃｒｅａｓｅｄｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｒｉ－ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂｙｏｖｅｒ４００ｔｉｍｅｓｉｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｃｏｐｅｗｉｔｈｍｕｌｔｉ－ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎ－ｔａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙａｎｄｒａｐｉｄｌｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｏｔｓｕａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｉｎｉｔｉａｌｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖｅｃｔｏｒ；ｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇ ０引言 图像分割是图像处理与计算机视觉领域中最为基础和关键的任务之一，是对图像进行视觉分析和模式识别的前提。它不仅可以大量压缩数据，减少存储容量，而且能极大地简化后续处理步骤。在众多图像分割方法中，阈值分割主要利用图像中目标与背景在灰度特征上的差异将图像划分为若干部分。因实现简单、计算量小、性能较稳定，阈值分割已成为最基本和应用最广泛的分割技术。 在过去的几十年里，人们对阈值分割进行了深入而广泛的研究。有的研究阈值选择的判据，如文献［１，２］分别通过构造二维直方图和灰度一梯度共生矩阵并借助二维熵选择阈值向量；文献［３］尝试将互信息与最大类间方差法有机结合以获取更好的分割效果。还有从改进最优阈值搜索机制的角度人手，如文献［４］使用粒子群优化算法，即通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能来指导搜索最优二维阈值向量。还有将模糊理论用于阈值选取，如文献［５］提出基于模糊逻辑推理系统的动态阈值选择方法以解决精准农业作业的定位问题。Ｏｔｓｕ旧。在１９７９年提出的最大类间方差法是在判决分析最／ｂ－＂乘法原理的基础上推导出的，基本原理是使最佳分类状态的类间分离性（以类间方差表征）最好。作为一种无参无监督的分类方法，Ｏｔｓｕ因计算方法简单、自适应强而成为使用最广泛的图像阈值自动选取方法之一。但传统的Ｏｔｓｕ是采用遍历的方式寻找使类间方差最大的阈值ｒ，计算量会随分类数增加呈几何级数增长，这在很大程度上限制了Ｏｔｓｕ算法的应用。 为了解决多阈值分割时Ｏｔｓｕ算法计算量庞大的问题，本文提出基于模拟退火（ｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇ，ＳＡ）算法的阈值选取方法。该算法是通过模拟固定物质的退火过程而提出的全局优化方法，克服了穷举法计算量过大的缺点。为了进一步减少计算量，本文引入一个初始阈值向量作为ＳＡ的初始解来逼近最优解。通过分析直方图并提取其中的图像分类信息，经过若干预处理步骤得到一个初始阈值向量ｃ；。 由于本文选定的初始阈值向量能够充分体现图像分类特性，只需设定较低的模拟退火参数ｔ。就能使Ｇ。很好地逼近最优阈值向量ｃ删，大大减少了算法迭代演进的次数，这与以往的ｓＡ设定高ｔ。值的做法完全不同。实验结果表明，本文算法能迅速逼近最优解，且运行时间随分类数增加而缓慢增长，能够准确而快速地完成多阈值图像分割。 收稿日期：２００９．０４－１０；修回日期：２００９—０８．１８基金项目：湖南省自然科学基金资助项目（０９ＪＪ３１１９）；中国博士后科学基金特＊ｑ资助项目（２００９０２４８２）；湖南省博士后科研资助计划资助项目（２００８ＲＳ４０２６）；湖南省国土资泺厅资助项目（２００７１８）；湖南省科技计划资助项目（２００９ＦＪ３０１５） 作者简介：赵于前（１９７３－），男，湖南双峰人．副教授，硕导，博士，主要研究方向为医学信号与图像处理、模式识别与人工智能（ｚｈｍｅｓｕ＠１６３．ｅｏｍ）；李慧芬（１９８４一）。女，山西人，硕士，主要研究方向为图像处理；王小芳（１９８６－），女，湖南人，硕士研究生，主要研究方向为图像处理． 万方数据

图像阈值分割技术原理和比较要点

图像阈值分割和边缘检测技术原理和比较

摘要 图像分割是一种重要的图像分析技术。对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。 阈值分割是一种利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生对应的二值图像。 本文先介绍各种常见图像阈值分割和边缘检测方法的原理和算法，然后通过MATLAB 程序实现，最后通过比较各种分割算法的结果并得出结论。 关键词：图像分割；阈值选择;边缘检测；

目录 1.概述 (4) 2.图像阈值分割和边缘检测原理 (4) 2.1.阈值分割原理 (4) 2.1.1．手动（全局）阈值分割 (5) 2.1.2．迭代算法阈值分割 (6) 2.1.3．大津算法阈值分割 (6) 2.2.边缘检测原理 (6) 2.2.1．roberts算子边缘检测 (7) 2.2.2．prewitt算子边缘检测 (7) 2.2.3．sobel算子边缘检测 (7) 2.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (8) 2.2.5．canny算子边缘检测 (8) 3.设计方案 (9) 4.实验过程 (10) 4.1.阈值分割 (12) 4.1.1．手动（全局）阈值分割 (12) 4.1.2．迭代算法阈值分割 (12) 4.1.3．大津算法阈值分割 (12) 4.2.边缘检测 (13) 4.2.1．roberts算子边缘检测 (13) 4.2.2．prewitt算子边缘检测 (13) 4.2.3．sobel算子边缘检测 (13) 4.2.4．高斯laplacian算子边缘检测 (13) 4.2.5．canny算子边缘检测 (14) 5.试验结果及分析 (14) 5.1．实验结果 (14) 5.1.1．手动（全局）阈值分割 (14) 5.1.2．迭代算法阈值分割 (17) 5.1.3．大津算法阈值分割 (18) 5.1.4．roberts算子边缘检测 (19) 5.1.5．prewitt算子边缘检测 (20) 5.1.6．sobel算子边缘检测 (21) 5.1.7．高斯laplacian算子边缘检测 (22) 5.1.8．canny算子边缘检测 (23) 5.2. 实验结果分析和总结 (24) 参考文献 (24)