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. 3Mark 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