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標題: 攝像頭二值化算法匯總+MATALB代碼 [打印本頁]

作者: Z小旋    時間: 2019-2-28 11:30
標題: 攝像頭二值化算法匯總+MATALB代碼
最近搞二值化,用上灰度攝像頭之后就要自己軟件二值化了,而店家一般都不會給出最優的二值化算法(比賽要公平),所以自己總結了一下現在比較流行的幾種二值化方法,包含OSTU大律法
灰度平局值法
雙峰法
最佳迭代法
Niblack二值化算法
原理+代碼整理十分不易,希望能有所幫助

1.otsu(最大類間方差法、大津法)

  最大類間方差法是由日本學者大津于1979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。它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標2部分。背景和目標之間的類間方差越大,說明構成圖像的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。對于圖像I(x,y),前景(即目標)和背景的分割閾值記作T,屬于前景的像素點數占整幅圖像的比例記為ω0,其平均灰度μ0;背景像素點數占整幅圖像的比例為ω1,其平均灰度為μ1。圖像的總平均s
灰度記為μ,類間方差記為g。假設圖像的背景較暗,并且圖像的大小為M×N,圖像中像素的灰度值小于閾值T的像素個數記作N0,像素灰度大于閾值T的像素個數記作N1,則有:
      ω0=N0/ M×N                                                         (1)
      ω1=N1/ M×N                                                         (2)
      N0+N1=M×N                                                           (3)
      ω0+ω1=1                                                            (4)
      μ=ω0*μ0+ω1*μ1                                                   (5)
      g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ)^2                                        (6)


將式(5)代入式(6),得到等價公式:
            g=ω0ω1(μ0-μ1)^2                                                  (7)

采用遍歷的方法得到使類間方差最大的閾值T,即為所求。
代碼實現:
MATALB代碼:
---------------------
https://blog.csdn.net/as480133937/article/details/88013935

作者: 562944207    時間: 2019-4-10 22:14
謝謝了





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