阈值分割 阈值分割 阈值分割-概述,阈值分割-应用

阈值分割_阈值分割 -概述

阈值分割 阈值分割 阈值分割-概述,阈值分割-应用
阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术。
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,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。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。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。
基本原理是:通过设定不同的特征阈值,把图像象素点分为若干类。
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:
若取:b0=0(黑),b1=1(白),即为我们通常所说的图像二值化。

阈值分割_阈值分割 -应用

阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合(如用于硬件实现),它得到了广泛应用。目前,图像的阈值分割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。在工业生产应用中,机器视觉运用于产品质量检测等。

  

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