【youcans 的 OpenCV 例程200篇】163. 基于边缘信息改进全局阈值处理

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3.4 全局阈值处理改进方法

在实际的图像处理中，噪声严重影响阈值处理的结果，严重的噪声会把简单的阈值处理问题变为不能解决的问题。

例程 11.20：基于边缘信息改进全局阈值处理

对于大背景中的小目标，图像的直方图受到背景的大波峰控制，即由于背景内容太多而将目标在直方图中淹没了，使全局阈值处理容易失败。

如果只利用接近目标和背景之间的边缘的像素，忽略无效的背景区域像素对直方图的贡献，可以改善直方图的分布，从而便于通过阈值处理进行分割。

具体步骤如下：

（1）计算图像 $f(x,y)$ 的梯度算子，得到梯度幅值图像；

（2）对梯度幅值图像进行二值处理，选取强边缘像素作为遮罩模板 $g_T(x,y)$，以排除无效背景像素的影响；

（3）基于遮罩模板计算图像 $f(x,y)$ 的直方图分布，即只对 $g_T(x,y)=1$ 的像素进行统计计算；

（4）由基于遮罩模板的直方图找到适当的分割阈值，对图像 $f(x,y)$ 进行全局阈值处理。

    # 11.20 基于边缘信息改进全局阈值处理
    img = cv2.imread("../images/Fig1041a.tif", flags=0)

    # # 全局阈值处理，作为参照比较
    histCV1 = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])  # 灰度直方图
    totalPixels = img.shape[0] * img.shape[1]  # 像素总数
    totalGray = np.dot(histCV1[:,0], range(256))  # 内积, 总和灰度值
    meanGray = round(totalGray/totalPixels)  # 平均灰度
    ret, imgBin = cv2.threshold(img, meanGray, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # thresh=meanGray

    # (1) 计算 Sobel 梯度算子
    SobelX = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0)  # 计算 x 轴方向
    SobelY = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 0, 1)  # 计算 y 轴方向
    grad = np.sqrt(SobelX**2 + SobelY**2)
    gradMax = np.int(np.max(grad))
    # (2) 设置阈值 T=0.3*gradMax，对梯度图像进行阈值处理，作为遮罩模板
    _, maskBW= cv2.threshold(np.uint8(grad), 0.3*gradMax, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    # (3) 计算基于遮罩模板的直方图分布，以排除无效背景像素的影响
    histCV2 = cv2.calcHist([img], [0], maskBW, [256], [0, 256])
    histCV2[0] = 0
    # (4) 排除无效背景像素影响后，进行阈值处理
    Tmask = 120  # 观察直方图 histCV2，找到分割阈值
    _, imgBin2 = cv2.threshold(img, Tmask, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    print(gradMax, meanGray)
    plt.figure(figsize=(9,6))
    plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("Origin"), plt.imshow(img, 'gray')
    plt.subplot(232,yticks=[]), plt.axis([0,255,0,np.max(histCV1)])
    plt.bar(range(256), histCV1[:,0]), plt.title("Gray Hist")
    plt.subplot(233), plt.axis('off'), plt.title("Binary"), plt.imshow(imgBin, 'gray')
    plt.subplot(234), plt.axis('off'), plt.title("Threshold of Sobel")
    plt.imshow(maskBW, cmap='gray')
    plt.subplot(235, yticks=[]), plt.title("Hist of boundries")  # 直方图
    plt.bar(range(256), histCV2[:,0])
    plt.subplot(236), plt.axis('off'), plt.title("Binary by edge improved")
    plt.imshow(imgBin2, 'gray')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（本节完）

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