閾值法圖像分割實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、閾值法圖像分割實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)?zāi)康膱D像分割閾值法具有實(shí)現(xiàn)容易、計(jì)算量小、性能穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。因此這種方法成為圖像分割領(lǐng)域中應(yīng)用最普遍的方法。本文主要討論了基于直方圖法的圖像分割的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并與迭代法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境Microsoft VC+6.0軟件平臺(tái)，32位Windows XP操作系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)原理基礎(chǔ)直方圖法直方圖閾值法其閾值主要通過(guò)分析圖像的灰度直方圖來(lái)進(jìn)行確定。假定一幅圖像如圖3-1所示，其中背景是灰色，物體為灰白色的，背景中的黑色像素產(chǎn)生了直方圖的左鋒，而物體的各灰度級(jí)產(chǎn)生了直方圖的右峰。由于物體邊界像素?cái)?shù)相對(duì)而言較少，從而產(chǎn)生兩峰之間的谷，選擇谷對(duì)應(yīng)的灰度值作為閾值T，利用式3.1

2、，可以得到一幅二值圖像，用于后續(xù)處理和分析。 （3.1）圖 STYLEREF 1 s 3 SEQ 圖 * ARABIC s 1 1 利用直方圖選擇二值化閾值迭代法（用于對(duì)比試驗(yàn)） 迭代法也是一種在圖像分割過(guò)程中選擇合適閾值的方法。它是基于逼近的思想通過(guò)閾值迭代的方式 利用程序自動(dòng)計(jì)算出比較合適的分割閾值。迭代法指在初始條件中假設(shè)一個(gè)閾值，而通過(guò)對(duì)圖像的迭代運(yùn)算來(lái)不斷地更新這一假設(shè)閾值來(lái)得到最佳閾值。迭代法閾值分割主要算法：求出圖像最小灰度值和最大灰度值 計(jì)算初始閾值為根據(jù)閾值將圖像分割成目標(biāo)和背景兩部分，求出兩部分的平均灰度值 為圖像上點(diǎn)的灰度值，為點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)，一般為 的個(gè)數(shù) T 為閾值3.

3、 重新選擇閾值 ，新的閾值 定義為4. 循環(huán)做第二步到第四步，當(dāng) 則結(jié)束，即可獲得最佳閾值來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分割。程序設(shè)計(jì)直方圖法算法流程如 REF _Ref323413445 h 圖41所示。圖 STYLEREF 1 s 4 SEQ 圖 * ARABIC s 1 1 直方圖閾值法算法流程統(tǒng)計(jì)直方圖和閾值分割流程圖如 REF _Ref323419229 h 圖42所示。(a)統(tǒng)計(jì)直方圖 (b)閾值分割圖 STYLEREF 1 s 42 程序設(shè)計(jì)流程圖關(guān)鍵程序語(yǔ)段unsigned i,j;/ 循環(huán)變量unsigned char pixel;/ 像素值long lHistogram256;/ 直方圖數(shù)組

4、 LONG lLineBytes;/ 圖像每行的字節(jié)數(shù)/獲得直方圖for (i = 0;i 256 ;i+)/初始化數(shù)組 lHistogrami=0;lLineBytes = WIDTHBYTES(width * 8);/ 計(jì)算圖像每行的字節(jié)數(shù)for (i = 0;i width ;i+)for(j = 0;j height ;j+)/ 指向源圖像倒數(shù)第j行，第i個(gè)象素的指針pixel = *(buf+lLineBytes * j + i);lHistogrampixel+; /初始化閾值 unsigned char yuzhi=0; /創(chuàng)建閾值選擇對(duì)話框CFENGE dlg1;dlg1.m_

5、Yuzhi=0; /在對(duì)話框里輸出說(shuō)明文字CString ss;ss.Format(如果峰值較多，建議用迭代法);dlg1.m_ShuChu+=ss;/ 顯示對(duì)話框，提示用戶(hù)輸入閾值for (i = 0; i 256; i+)dlg1.m_fIntensityi = (float)lHistogrami; if (dlg1.DoModal() != IDOK)return;/ 返回yuzhi=(unsigned char)dlg1.m_Yuzhi;delete dlg1;/ 刪除對(duì)話框 /根據(jù)閾值將圖像二值化for ( i = 0;i width ;i+)for(j = 0;j height

6、;j+)pixel = *(buf+lLineBytes * j + i);if(pixel= yuzhi)*(buf+lLineBytes * j + i)=(unsigned char)0;else*(buf+lLineBytes * j + i)=(unsigned char)255;實(shí)驗(yàn)結(jié)果5.1程序界面運(yùn)行程序生成可執(zhí)行程序文件TT.exe，文件操作界面如 REF _Ref323465178 h 圖51所示。圖 STYLEREF 1 s 5 SEQ 圖 * ARABIC s 1 1 程序運(yùn)行界面程序可讀取、處理和保存8位灰度圖像，并可對(duì)8位灰度圖像進(jìn)行圖像分割操作，用戶(hù)界面設(shè)計(jì)較人性

7、化。5.2示例1對(duì)所示的目標(biāo)圖像進(jìn)行閾值分割處理，結(jié)果如 REF _Ref323480605 h 圖52所示。(a) 目標(biāo)圖像(b) 直方圖統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖 STYLEREF 1 s 5 SEQ 圖 * ARABIC s 1 2 圖像分割直方圖由圖中可以看出，圖像有很多峰，這樣給我們選取峰谷確定閾值帶來(lái)了一定的困難，下面我們將通過(guò)試探的方法，研究直方圖法的優(yōu)缺點(diǎn)分別選擇不同閾值參數(shù)，對(duì) REF _Ref323478037 h 圖52(a)所示的圖像進(jìn)行圖像分割，結(jié)果如下圖所示。其中(a)(e)為直方圖法的處理結(jié)果，而(f)為迭代法的處理結(jié)果，用于對(duì)比直方圖法選取閾值的合理性。(a)閾值T=30(b)

8、閾值T=50(c)閾值T=60(d)閾值T=80 (e)閾值T=100 (f)迭代法，閾值T=87圖 STYLEREF 1 s 5 SEQ 圖 * ARABIC s 1 3 不同閾值的圖像分割效果圖中(f)圖為迭代法的結(jié)果，閾值為87，可以看出處理結(jié)果較理想，而其他閾值則不太理想，因?yàn)榉逯堤?，給閾值選取帶來(lái)了很大困難。5.2示例2圖像上半部分做了反色處理，這樣可以更好地測(cè)試圖像分割的目的性和作用。 (a)目標(biāo)圖像 (b)直方圖統(tǒng)計(jì)圖圖 STYLEREF 1 s 54直方圖統(tǒng)計(jì) (a)閾值T=50 (b)閾值T=100 (c)閾值T=120 (d)迭代法，閾值T=128圖 STYLEREF 1

9、 s 55 不同閾值的圖像分割效果從圖中可以看出，這個(gè)示例的峰值相對(duì)較少，可以較好的選擇閾值，以便于更好地分割圖像，提取目標(biāo)，可以看出處理后的圖片比原始圖片更加容易辨認(rèn)目標(biāo)，基本上達(dá)到了目的。結(jié)論算法性能分析由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，閾值法圖像分割中迭代法的處理結(jié)果比較理想，可以作為一個(gè)很好的參考，對(duì)于直方圖閾值法來(lái)說(shuō)，雖然操作簡(jiǎn)單方便，但有以下缺點(diǎn)：不適合處理峰值較多，灰度級(jí)分布較密的圖像。無(wú)法獲得最優(yōu)閾值，因此無(wú)法獲得最佳結(jié)果?？偨Y(jié)通過(guò)光學(xué)圖像處理課程的學(xué)習(xí)，我們對(duì)數(shù)字圖像的來(lái)源，顯示，處理等過(guò)程有了初步了解。對(duì)光學(xué)系統(tǒng)的成像過(guò)程，數(shù)字圖像的傳輸，編碼，復(fù)原，分割，壓縮等理論知識(shí)和關(guān)鍵技術(shù)有了較

10、系統(tǒng)的掌握，并能夠得以初步應(yīng)用。通過(guò)這一段時(shí)間的圖像處理實(shí)踐過(guò)程，我們對(duì)BMP格式圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了更深入的了解，能夠靈活運(yùn)用C+編程語(yǔ)言對(duì)BMP圖像進(jìn)行讀寫(xiě)，存儲(chǔ)以及一些簡(jiǎn)單處理等操作，對(duì)閾值法圖像分割操作體會(huì)尤深?？傊?，光學(xué)圖像處理課程的開(kāi)設(shè)對(duì)我們的學(xué)習(xí)，科研等有較大幫助，雖然研究?jī)?nèi)容與之相關(guān)甚微，但老師在課程中提出的研究問(wèn)題的思想與方法讓我們受益匪淺。附錄/迭代求最佳閾值iNewThreshold = (iMin + iMax)/2;iThreshold = 0;for(iIterationTimes = 0; iThreshold != iNewThreshold & iIterationTimes 200;iIterationTimes +)iThreshold = iNewThreshold;lP1 =0;lP2 =0;lS1 = 0;lS2 = 0;/求兩個(gè)區(qū)域的灰度平均值for (i = iMin;i iThreshold;i+)lP1 += lHistogrami*i;lS1 += lHistogrami;iMean1 =(uns