深度圖像地二值化

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1、實(shí)用文檔3.2深度圖像二值化圖像二值化是圖像處理中的一項(xiàng)基本技術(shù)，也是很多圖像處理技術(shù)的預(yù)處理過(guò)程。在顆粒分析、模式識(shí)別技術(shù)、光學(xué)字符識(shí)別(OCR)、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可視化中的切片配準(zhǔn)等應(yīng)用中，圖像二值化是它們進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要技術(shù)。由于圖像二值化過(guò)程將會(huì)損失原圖像的許多有用信息，因此在進(jìn)行二值化預(yù)處理過(guò)程中，能否保留原圖的主要特征非常關(guān)鍵。在不同的應(yīng)用中，圖像二值化時(shí)閾值的選擇是不同的。因此，自適應(yīng)圖像閾值的選取方法非常值得研究。研究者對(duì)圖像二值化方法進(jìn)行了討論，在此基礎(chǔ)上提出了一個(gè)新的圖像二值化算法。該

2、算法基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論，較好地保留了圖像二值化時(shí)原圖的邊緣特征。本文主要研究二值化及灰度圖像二值化方法。3.2.1.灰度圖像與二值圖像數(shù)字圖像是將連續(xù)的模擬圖像經(jīng)過(guò)離散化處理后得到的計(jì)算機(jī)能夠辨識(shí)的點(diǎn)陣圖像。在嚴(yán)格意義上講，數(shù)字圖像是經(jīng)過(guò)等距離矩形網(wǎng)格采樣，對(duì)幅度進(jìn)行等間隔量化的二維函數(shù)。因此，數(shù)字圖像實(shí)際上就是被量化的二維采樣數(shù)組。一幅數(shù)字圖像都是由若干個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)組成的，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)稱為像素(pixel)。比如一幅256×400，就是指該圖像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素組成的矩形圖

3、。每一個(gè)像素具有自己的屬性，如顏色(color)、灰度(grayscale)等，顏色和灰度是決定一幅圖像表現(xiàn)里的關(guān)鍵因素。數(shù)字圖像又可分為彩色圖像、灰度圖像、二值圖像。3.2.1.1彩色圖像彩色圖像是多光譜圖像的一種特殊情況，對(duì)應(yīng)于人類視覺(jué)的三基色即紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)波段，是對(duì)人眼的光譜量化性質(zhì)的近似。彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色有R、G、B三個(gè)分量決定，而每個(gè)分量有255種值可取，這樣一個(gè)像素點(diǎn)可以有1600多萬(wàn)的顏色的變化范圍。而灰度圖像是R、G、B三個(gè)分量相同的一種特殊的彩色圖像，一

4、個(gè)像素點(diǎn)的變化范圍為255種。圖1-1為彩色圖像。標(biāo)準(zhǔn)文案實(shí)用文檔圖1-13.2.1.2灰度圖像灰度圖像是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像。單純的看，灰度圖也是黑白的，就像黑白電視顯示的圖像一樣，但是點(diǎn)與點(diǎn)之間黑的程度是不一樣的、這就是深度。如果稱不同深度的顏色為一色的話，灰度圖像就不止只有黑色和白色兩種顏色，一般使用的灰度圖為256級(jí)灰度圖，就是說(shuō)圖像由256種不同灰度級(jí)的顏色組成。圖像灰度化的效果如圖1-2。圖1-2灰度圖像是R、G、B三個(gè)分量相同的一種特殊的彩色圖像，其一個(gè)像素點(diǎn)的變化范圍為2

5、55種。YUV是編譯顏色空間的種類，“Y”表示明亮度“U”表示色度“V”表示濃度，根據(jù)YUV的顏色空間，Y的分量的物理意義是點(diǎn)的亮度，由該值反映亮度等級(jí)，根據(jù)RGB和YUV顏色空間的變化關(guān)系可建立亮度Y與R、G、B三個(gè)顏色分量的對(duì)應(yīng)：Y=0.3R+0.59G+0.11B(1-1)以這個(gè)亮度值表達(dá)圖像的灰度值。標(biāo)準(zhǔn)文案實(shí)用文檔3.2.1.3二值圖像二值圖像就是指只有兩個(gè)灰度級(jí)的圖像，二值圖像具有存儲(chǔ)空間小，處理速度快，可以方便地對(duì)圖像進(jìn)行布爾邏輯運(yùn)算等特點(diǎn)。更重要的是，在二值圖像的基礎(chǔ)上，還可以進(jìn)一步對(duì)

6、圖像處理，獲得該圖像的一些幾何特征或者其他更多特征。在圖像相關(guān)方面，用二值圖像進(jìn)行相關(guān)比用灰度級(jí)圖像進(jìn)行相關(guān)有更好的相關(guān)性能和去噪作用。在用硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)可避免乘法運(yùn)算，從而提高硬件系統(tǒng)的速度和降低成本。在圖像的符號(hào)匹配方面，二值圖像比灰度級(jí)圖像更適合于用符號(hào)來(lái)表達(dá)。二值圖既保留了原始圖像的主要特征，又使信息量得到了極大的壓縮。圖1-3為二值圖像。圖1-33.2.2灰度圖像二值化方法研究圖像二值化是圖像處理中的一項(xiàng)基本技術(shù)，也是很多圖像處理技術(shù)的預(yù)處理過(guò)程。圖像的預(yù)處理在進(jìn)行圖像二值化操作前要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)

7、處理，包括彩色圖像灰化和增強(qiáng)。由于選取閾值需要參照直方圖，因此在圖像進(jìn)行處理后，我們?cè)佾@取圖像的直方圖以幫助選取閾值。整個(gè)流程如下所示：讀取圖像→灰度圖像→圖像增強(qiáng)→圖像直方圖→二值化處理標(biāo)準(zhǔn)文案實(shí)用文檔圖像二值化是圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要技術(shù)，如果二值化過(guò)程中閾值選取不當(dāng)會(huì)損失原圖像的許多有用信息。圖像二值化處理的方法包括全局閾值法、局部閾值法。3.2.2.1全局閾值法3.2.2.2全局閾值法的概念全局閾值法是指在二值化過(guò)程中只使用一個(gè)全局閾值T的方法。它將圖像的每個(gè)像素的灰度值與T進(jìn)行比較，若大于T，

8、則取為前景色（白色）；否則，取為背景色。根據(jù)文本圖像的直方圖或灰度空間分布確定一個(gè)閾值，以此實(shí)現(xiàn)灰度文本圖像到二值圖像的轉(zhuǎn)化，其中全局閾值法又可分為基于點(diǎn)的閾值法和基于區(qū)域的閾值法。閾值分割法的結(jié)果很大程度上依賴于對(duì)閾值的選擇，因此該方法的關(guān)鍵是如何選擇合適的閾值。選擇不同的初始灰度也會(huì)產(chǎn)生不一樣的二值化圖像，圖2—1所示3幅圖像則是分別采取T=109，T=127，T=155三種初始值對(duì)Lena進(jìn)行基本全局門(mén)限二值化后的圖像?？梢钥闯鲂Ч疾灰粯?。因此要