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文件名称:迭代式阈值选择-easyarm-imx28硬件手册
文件大小:5.37MB
文件格式:PDF
更新时间:2021-06-07 15:30:27
图像识别
(1)阈值法的基本原理
设图像 ( , )f x y ,其灰度级范围为 1 2,z z ,在 1z 和 2z 之间选择一个合适的灰度值
t, 1 2,t z z 。
1 ( , )
( , )
0 ( , )
f x y t
f x y
f x y t
背景
物体
(2-2)
采用阈值进行二值化最关键的就是阈值的选取,可以看出,阈值的选择直接影
响到二值化的结果,阈值如果定的过高,偶尔出现的物体点就会被认为是背景;
如果阈值定的过低,则会发生相反的情况,会混入噪声。
本文采用的是自适应阈值法,利用迭代式阈值选择,根据选择出来的阈值,将
图像进行二值化,物体为黑色,背景为白色。
(2)迭代式阈值选择
①选择一个初始阈值的估算值 T,例如:图像的灰度均值;
②利用阈值 T 把图像分割成两组,R1,R2;
③计算区域 R1 和 R2 的均值μ1,μ2;
④选择新的阈值 T,T=(μ1+μ2)/2;
⑤重复 2-4 步,直到μ1和μ2的均值不再变化。
3、图像的锐化
图像锐化处理的目的是使模糊图像变得清晰。由于图像模糊的实质是受到了平
均或积分运算,即图像的高频分量被衰减,因此可以在空间域上对图像实行高通