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阈值分割的概述

发布时间:2019-08-09 06:16 来源:未知 编辑:admin

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  图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域,各个区域内部具有一致的属性,而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。

  常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到的特征。

  设原始图像为f(x,y),按照一定的准则f(x,y)中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后的图像为:

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