最佳阈值选择的方法及在图像处理中的应用

最佳阈值选择的方法及在图像处理中的应用 摘要 本文简述了人工选择法 直方图技术 最大类间方差法 OTSU 和迭代法的原理以及求最 佳阈值的方法 并通过举例说明了阈值的选择在图像 处理中的重要性 关键词 直方图技术 OTSU 迭代法 阈值选择 中图分类号 TP391 41 文献标识码 A 文章编 号 1007 9416 2014 01 0053 02 随着计算机技术的迅速发展 图像处理越来越智 能化 而图像处理的基础是程序设计 程序设计在图 像处理中发挥着重要的作用 如果没有程序 图像处 理智能化将成为空谈 对于图像的处理 目前已经有 很多学者做出了许多研究 提出了很多新的理论和方 法 而在这些理论和方法中 很多都提到了 阈值 一次 其实 从表面上说 阈值 就是一个数值 超过该数值的归为一类 剩余的归为另一类 而在许 多文献中 通常给出的都是经验阈值 让读者不能很 好地理解学者的研究 阈值到底是多少 也让人捉摸 不定 在自己写程序处理图像时 总是通过代入数值 通过比较结果而寻求所谓的经验阈值 在效率上是不 可取的 寻求最佳阈值已成为学者们所关心的一个问 题 阈值的运用方面是比较多的 比如图像的增强 压缩 检测特征点 边缘提取等很多方面的很多算法 都用到了阈值 因此有必要对最佳阈值的选择进行研 究 1 最佳阈值选择的方法 阈值的选择 目前常用的方法有五种 分别是人 工选择法 直方图技术 OTSU 算法和迭代法 下文 将对四种方法的原理进行分别介绍 1 1 人工选择法 顾名思义 人工选择法就是通过人眼的识别 通 过在对像素的判断 分析图像的基础上 判断出阈值 存在的区间 通过代入区间中的数值 比较得到的图 像 从而确定最佳阈值 这种方法可靠性是较高的 但是对于效率而言 是不可取的 也不能自动选择阈 值 在图像智能化处理中是不能利用的 1 2 直方图技术 对于只存在背景和一个物体的图像 且两者对比 比较明显 其灰度直方图包括两个峰值 两个尖峰对 应两者较多的数目点 峰谷对应边缘较少的数目点 寻求这样的图像的阈值 一般就用直方图技术 1 4 迭代法 该方法的基本思想是 假设一个阈值作为当前阈 值的估计值 然后按照某种法则不断地改变当前的阈 值 直到该阈值满足其所对应的这种法则为止 当前 阈值估计值的好坏 会影响迭代的次数和程序的运行 时间 然而 基于目前计算机计算速度特别快的优势 这个方面对整个程序运行时间影响并不大 然而 好 的迭代必须要满足两个条件 一是必须在有限次的迭 代运算后收敛 二是后一次迭代得到的阈值要优于前 一次迭代得到的阈值 基于上述提到的思想 可以得 到迭代算法的一种计算步骤 1 去除最大最小的灰度值 取剩余的图像灰 度的中值作为当前的阈值 2 利用将图像的灰度值分为两部分 其中小 于的部分用表示 剩余的 即为不小于的部分记作 3 分别计算和对应区域的灰度值的平均值和 4 取和的均值作为新的灰度值 即 5 判断迭代条件是否成立 如若与之差的绝 对值小于 则退出迭代 结束程序 否则循环步骤 2 5 直到满足迭代条件为止 2 最佳阈值在实际图像处理中的应用 上面叙述了一些寻求最佳阈值的方法 除过人工 选择法外 其余的都是通过某种原理求解出来的 本 文通过用上面除人工选择法外的其余三种方法 将三 种方法运用到一幅图像中 求解出其所对应的阈值 再将其所求出来的阈值分别代入霍夫变换中 来检测 提取直线的效果 其所对应的结果如图 1 3 结语 本文简述了几种求解最佳阈值的方法 通过实验 表明 各种方法得到的结果是不同的 在处理图像的 应用中 选择合适的阈值是至关重要的 实验也表明 直方图算法可以较准确地提取直线 但是产生的错误 也是比较多的 而迭代法 由于迭代条件的不同 其 所取得的效果是随迭代值可以变化的 OTSU 算法 是借助最小二乘法求解推导出来的 其效果还是比较 可以的 本文主要想说明 最佳阈值在图像处理中的 重要性 如果阈值给的不合适 那么图像处理将有可 能以失败告终 阈值的确定也应该作为图像处理中的 一个重要方向进行研究 参考文献 1 杨杰 黄朝兵 数字图像处理及 MATLAB 实 现 M 北京 电子工业出版社 2010 2 周品 李晓东 MATLAB 数字图像处理 M 北 京 清华大学出版社 2012 3 Mark S Nixon Alberto S Aguado 特征提取与 图像处理 第二版 M 北京 电子工业出版社 2010 4 段汝娇 赵伟 等 一种基于改进 Hough 变换 的直