阈值化分割（一）双峰法-附Python实现

一、双峰法介绍

     1996年，Prewitt提出了直方图双峰法（2-Mode method），如下图所示，即如果图像灰度直方图呈明显的双峰状，则选取双峰间的最低谷出作为图像分割的阈值所在。即下图中，以Zt为阈值进行二值化分割，可以将目标和背景分割开。

  

注意：应用灰度直方图双峰法来分割图像，也需要一定的图像先验知识，因为同一个直方图可以对应若干个不同的图像，直方图只表明图像中各个灰度级上有多少个象素，并不描述这些象素的任何位置信息。

该方法不适合直方图中双峰差别很大或双峰间的谷比较宽广而平坦的图像，以及单峰直方图的情况。

70年代初，研究工作集中在直方图变换，但无论是直方图还是直方图变换法都仅仅考虑了直方图灰度信息而忽略了图像的空间信息。

但当图像的直方图出现波峰间的波谷平坦、各区域直方图的波形重叠等情况时，用双峰法就很找到合适的阈值。

二、python源码

 

下面给出Python源代码。

#coding:utf-8
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

image = cv2.imread("E:/python/cv/2ModeMethod/test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.subplot(131), plt.imshow(image, "gray")
plt.title("source image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(132), plt.hist(image.ravel(), 256)
plt.title("Histogram"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
plt.subplot(133), plt.imshow(th1, "gray")
plt.title("2-Mode Method"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

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  这里为了方便这里为了方便，之间选取127作为分隔阈值，网上能找到一些自动选择阈值的 算法，后面也会介绍一些算法，大家感兴趣可以自行查找。结果如下所示：