阈值法图像分割实验报告

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1、阈值法图像分割实验报告1实验目的图像分割阈值法具有实现容易、计算量小、性能稳定等优点。因此这种方法成为图像分割领域中应用最普遍的方法。本文主要讨论了基于直方图法的图像分割的设计与实现，并与迭代法进行了对比实验。2实验环境MicrosoftVC++6.0软件平台，32位WindowsXP操作系统。3实验原理基础3.1直方图法直方图阈值法其阈值主要通过分析图像的灰度直方图来进行确定。假定一幅图像如图3-1所示，其中背景是灰色，物体为灰白色的，背景中的黑色像素产生了直方图的左锋，而物体的各灰度级产生了直方图的右峰。由于物体边界像素数相对而言较少，从而产生两峰之间的谷

2、，选择谷对应的灰度值作为阈值T，利用式3.1，可以得到一幅二值图像，用于后续处理和分析。（3.1）图31利用直方图选择二值化阈值1.1迭代法（用于对比试验）迭代法也是一种在图像分割过程中选择合适阈值的方法。它是基于逼近的思想通过阈值迭代的方式利用程序自动计算出比较合适的分割阈值。迭代法指在初始条件中假设一个阈值，而通过对图像的迭代运算来不断地更新这一假设阈值来得到最佳阈值。迭代法阈值分割主要算法：1．求出图像最小灰度值和最大灰度值计算初始阈值为2．根据阈值将图像分割成目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值为图像上点的灰度值，为点的权重系数，一般为的个数T为

3、阈值3.重新选择阈值，新的阈值定义为4.循环做第二步到第四步，当则结束，即可获得最佳阈值来对图像进行分割。2程序设计2.1直方图法算法流程如Error!Notavalidbookmarkself-reference.所示。图41直方图阈值法算法流程统计直方图和阈值分割流程图如图4所示。(a)统计直方图(b)阈值分割图42程序设计流程图1.1关键程序语段unsignedi,j;//循环变量unsignedcharpixel;//像素值longlHistogram[256];//直方图数组LONGlLineBytes;//图像每行的字节数//获得直方图for

4、(i=0;i<256;i++)//初始化数组lHistogram[i]=0;lLineBytes=WIDTHBYTES(width*8);//计算图像每行的字节数for(i=0;i

5、s.Format("如果峰值较多，建议用迭代法");dlg1.m_ShuChu+=ss;//显示对话框，提示用户输入阈值for(i=0;i<256;i++)dlg1.m_fIntensity[i]=(float)lHistogram[i];if(dlg1.DoModal()!=IDOK){return;//返回}yuzhi=(unsignedchar)dlg1.m_Yuzhi;deletedlg1;//删除对话框//根据阈值将图像二值化for(i=0;i

6、es*j+i);if(pixel<=yuzhi){*(buf+lLineBytes*j+i)=(unsignedchar)0;}else{*(buf+lLineBytes*j+i)=(unsignedchar)255;}}}1实验结果5.1程序界面运行程序生成可执行程序文件TT.exe，文件操作界面如图51所示。图51程序运行界面程序可读取、处理和保存8位灰度图像，并可对8位灰度图像进行图像分割操作，用户界面设计较人性化。5.2示例1对所示的目标图像进行阈值分割处理，结果如图52所示。(a)目标图像(b)直方图统计结果图52图像分割直方图由图中可以看出

7、，图像有很多峰，这样给我们选取峰谷确定阈值带来了一定的困难，下面我们将通过试探的方法，研究直方图法的优缺点分别选择不同阈值参数，对图53(a)所示的图像进行图像分割，结果如下图所示。其中(a)~(e)为直方图法的处理结果，而(f)为迭代法的处理结果，用于对比直方图法选取阈值的合理性。(a)阈值T=30(b)阈值T=50(c)阈值T=60(d)阈值T=80(e)阈值T=100(f)迭代法，阈值T=87图53不同阈值的图像分割效果图中(f)图为迭代法的结果，阈值为87，可以看出处理结果较理想，而其他阈值则不太理想，因为峰值太多，给阈值选取带来了很大困难。5.2

8、示例2图像上半部分做了反色处理，这样可