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：2024-06-27 09:17:07
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