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文档简介

第一章绪论第二章直方图算法第三章大津算法第四章GUI界面第五章总结论文的整体安排图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，是从图像处理到图像分析的一个关键步骤，在图像工程中占有非常重要的位置，分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。本文重点介绍了基于直方图的图像分割算法和大津算法。1.研究内容及意义图像的直方图可以看作是像素灰度值概率分布密度函数的一个近似，设一幅图像仅包含目标和背景，那么它的直方图所代表的像素灰度值概率密度分布函数实际上就是对应目标和背景的两个单峰分布密度函数的和。2.直方图法假设图像的灰度级为

，

，当灰度级

时的像素个数为

时，则这幅图像的总的像素个数

为：可以得到灰度级

出现的概率定义为：2.直方图法

3.直方图原始图片直方图分割图像T=60

2.直方图法原始图片直方图分割图像T=200分割图像T=170从统计意义上讲，方差是表征数据分布不均衡性的统计量，要通过阈值对两类问题进行分割，显然，适当的阈值使得两类数据间的方差越大越好，表明该阈值的确将两类不同的问题区分开了，同时希望属于同一类问题的数据之间的方差越小越好，表明同一类问题具有一定的相似性。因此可以采用类内、类间方差比来作为选择阈值的评价参数。3.大津算法设图像总像素数为N，灰度范围为[0,L-1]，对应灰度级i的像素数为ni,其概率为。把图像中的像素点用阈值T分为两类：

灰度值[0,T],灰度均值为

灰度值[T+1，L-1]，灰度均值为3.大津算法类间方差可以定义为：阈值T在[0,L-1]

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