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標(biāo)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(biāo)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(yōu)的二值化算法(比賽要公平)，所以自己總結(jié)了一下現(xiàn)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(xué)者大津于1979年提出的,是一種自適應(yīng)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(biāo)2部分。背景和目標(biāo)之間的類間方差越大,說明構(gòu)成圖像的2部分的差別越大,當(dāng)部分目標(biāo)錯分為背景或部分背景錯分為目標(biāo)都會導(dǎo)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(biāo))和背景的分割閾值記作T,屬于前景的像素點數(shù)占整幅圖像的比例記為ω0,其平均灰度μ0;背景像素點數(shù)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(shè)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(shù)記作N0,像素灰度大于閾值T的像素個數(shù)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(xiàn)：
MATALB代碼：
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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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