数字图像处理（入门篇）十二 自适应阈值分割

目录

1 图像二值化

2 阈值分割

3 自适应阈值分割

4 双峰法

5 最大类间方差法

1 图像二值化

通俗的说，图像的二值化就是将像素点的灰度值全部设置为黑色（0）或者白色（255），就是将图像分割成明显的黑白效果图。

2 阈值分割

阈值分割就是将图像中灰度值大于阈值的像素点设置为白色（或黑色），小于阈值的像素点设置为黑色（或白色）。阈值Threshold通常用T表示。

3 自适应阈值分割

通过算法自动计算出分割阈值的方法叫做自适应阈值分割。

自适应阈值分割能够根据图像的灰度分布特征求取分割视觉效果最佳的阈值。

4 双峰法

如果图像灰度直方图呈现明显的双峰状，那么选取双峰之间的谷底所对应的灰度值作为分割的阈值。

双峰法是易于理解的自适应阈值算法。

如果图像的灰度直方图很平坦或者有多个波峰，双峰法是不适用的。

5 最大类间方差法

最大类间方差法是一种高效的自适应阈值确定的方法。

又称为大津阈值分割法。简称OTSU。

最大类间方差法根据图像的灰度特性，将图像分为前景和背景两个部分，使得前景和背景之间的类间方差最大。