1.2 图像二值化分割批处理

在进行减背景运算后,噪声方差由σ2降为1/Mσ2,均方差降为原来的根号1/M差值图像就只含有目标和能量减少后的噪声,更利于图像分割。

1.2.1 基于直方图的OTSU最大类问方差法

OTSU最大类间方差法是在最小二乘法原理的基础上推导得出的。它通过利用直方图零阶、一阶累积矩来最大化判别函数,选择最佳阈值。设输入图像为f(x,y),二值化后的图像为g(x,y),阈值为T,那么图像二值化过程如下:

计算输入图像灰度级的归一化直方图,用h(i)表示。

计算灰度均值μT:

这样可以简单快速的分割出只含目标和能量减少的噪声的差值图像。

1.2.2 自适应阈值分割方法

对于复杂图像,背景的灰度值并不是常数,物体和背景的对比度在图像中也有变化。这时,一个在图像中某一区域效果良好的阈值在其他区域可能效果很差。当图像中有阴影、背景灰度变化时,只用一个固定阈值对整幅图像进行阈值化处理,则会由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。因此对于分割复杂图像,要充分考虑图像局部区域特性,将阈值选取成一个随图像中位置变化的函数值是比较合适的,这就是自适应阈值。

自适应阈值的原理是将原始图像分为几个子图像,对每一个图像分别求出最优分割阈值。常用的方法有:

Chow和Kandeko将图像均匀划分成若干不相重叠的7×7子图像,对每个具有双峰直方图的子图像用最小误差法确定阈值,而对于具有单峰直方图的子图像,由内差得到分割阈值。

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