阈值化
一、阈值思想
阈值的基本思想：给定一个数组和一个阈值，然后根据数组中的每个元素的值是低于还是高于阈值而进行一些处理。
二、cvThreshold( )函数
void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );
src 原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数).
dst 输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-bit.
threshold 阈值
max_value 使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值.
threshold_type 阈值类型 (见讨论)
函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定:
threshold_type = CV_THRESH_BINARY:
dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>threshold
0, otherwise
threshold_type = CV_THRESH_BINARY_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold
max_value, otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:
dst(x,y) = threshold, if src(x,y)>threshold
src(x,y), otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:
dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)>threshold
0, otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold
src(x,y), otherwise
下面是图形化的阈值描述：
三、自适应阈值
自适应阈值是一种改进的阈值技术，其中阈值本身是一个变量。由函数cvAdaptiveThreshold( )实现。
void cvAdaptiveThreshold(
CvArr* src,
CvArr* dst,
double max_value,
int adaptive_method =CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
int threshold_type=CV_THRESH_BINARY,
int block_size=3,
double param1=5
);
参数说明
src 输入图像.
dst 输出图像.
max_value 使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值.
adaptive_method 自适应阈值算法使用：CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C
CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C （见讨论）.
threshold_type 取阈值类型：必须是下者之一
CV_THRESH_BINARY,
CV_THRESH_BINARY_INV
block_size 用来计算阈值的象素邻域大小: 3, 5, 7, ...
param1 与方法有关的参数。对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C， 它是一个从均值或加权均值提取的常数（见讨论）, 尽管它可以是负数。
函数 cvAdaptiveThreshold 将灰度图像变换到二值图像，采用下面公式：
threshold_type = CV_THRESH_BINARY:
dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>T(x,y)
0, otherwise
threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>T(x,y)
max_value, otherwise
其中 TI 是为每一个象素点单独计算的阈值
对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，先求出块中的均值，再减掉param1。
对方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ，先求出块中的加权和(gaussian)， 再减掉param1。