閾值分割

閾值分割法是一種基於區域的圖像分割技術，原理是把圖像象素點分為若干類。圖像閾值化分割是一種傳統的最常用的圖像分割方法，因其實現簡單、計算量小、性能較穩定而成為圖像分割中最基本和套用最廣泛的分割技術。它特別適用於目標和背景占據不同灰度級範圍的圖像。它不僅可以極大的壓縮數據量，而且也大大簡化了分析和處理步驟，因此在很多情況下，是進行圖像分析、特徵提取與模式識別之前的必要的圖像預處理過程。圖像閾值化的目的是要按照灰度級，對像素集合進行一個劃分，得到的每個子集形成一個與現實景物相對應的區域，各個區域內部具有一致的屬性，而相鄰區域不具有這種一致屬性。這樣的劃分可以通過從灰度級出發選取一個或多個閾值來實現。

基本介紹

• 中文名：閾值分割
• 實質：一種基於區域的圖像分割技術
• 特點：簡單、計算量小
• 基本原理：把圖像象素點分為若干類

概述

基本原理是：通過設定不同的特徵閾值，把圖像像素點分為若干類。

常用的特徵包括：直接來自原始圖像的灰度或彩色特徵；由原始灰度或彩色值變換得到的特徵。

設原始圖像為f(x，y)，按照一定的準則f(x，y)中找到特徵值T，將圖像分割為兩個部分，分割後的圖像為：

若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即為我們通常所說的圖像二值化。

套用

閾值分割的優點是計算簡單、運算效率較高、速度快。在重視運算效率的套用場合(如用於硬體實現)，它得到了廣泛套用。目前，圖像的閾值分割已被套用於很多的領域，例如，在紅外技術套用中，紅外無損檢測中紅外熱圖像的分割，紅外成像跟蹤系統中目標的分割；在遙感套用中，合成孔徑雷達圖像中目標的分割等；在醫學套用中，血液細胞圖像的分割，磁共振圖像的分割；在農業工程套用中，水果品質無損檢測過程中水果圖像與背景的分割。在工業生產套用中，機器視覺運用於產品質量檢測等。