比較了幾種閾值確定方法
imggray= imread
('finger.bmp'
);subplot(221);
imshow
(imggray
); title(
'原始影象');
imgbw
= im2bw(imggray,0.5);
subplot(222);
imshow
(imgbw
); title(
'使用預設閾值
0.5'
);
imgbw
= im2bw(
imggray
, 0.25);
subplot(223);
imshow
(imgbw
); title(
'指定閾值為
0.25'
);
level =
graythresh
(imggray
);imgbw
= im2bw(
imggray,level
);subplot(224);
imshow
(imgbw
); title(
'使用最大類間方差法（
otsu
）獲得閾值');
說明： 最大類間方差法是由日本學者大津(nobuyuki otsu)於2023年提出的,是一種自適應的閾值確定的方法,又叫大津法,簡稱otsu。它是按影象的灰度特性,將影象分成背景和目標2部分。背景和目標之間的類間方差越大,說明構成影象的2部分的差別越大,當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標都會導致2部分差別變小。因此,使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。
OTSU二值化方法的MATLAB實現
影象二值化的方法有很多，但是由於matlab中的影象二值化就是採用的otsu方法，那在某種程度上證明了這種演算法的優秀，所以我也準備採用這種方法來進行影象二值化。首先來看otsu 中的關於公式的介紹部分 限於個人英文閱讀能力有限，但是根據文獻中的 可以得出最佳閾值是當 b 最大的時候的k。也可以看到...
區域性二值化 Sauvola二值化演算法
借鑑 原理 分塊處理，根據當前塊內的均值，方差等資訊得出區域性閾值 但擔心有突變，分塊不好怎麼辦呢？sauvola是一種考慮區域性均值亮度的影象二值化方法,以區域性均值為基準在根據標準差做些微調.演算法實現上一般用積分圖方法來實現的.步驟1 計算區域畫素積分和和積分平方和 步驟2 計算標準差，標準差...
最優二值化
昨天要做乙個最優二值化，原qr圖如下 對其做最優二值化，即在其直方圖兩個灰度波峰之間的的波谷用來做二值化的閾值。也就是下圖中所示的小紅點。在連續變數中可以用求導的方式來獲得波峰和波谷的位置，但是對於離散變數，要如何求這個小紅點的位置捏？方法一 可以設計這樣乙個檢測結構 用這個結構對直方圖上的灰度1 ...