步驟

1.進行最大(最小)值濾波初步得到光照圖

2.進行均值(或高斯)濾波得到最終的光照分佈圖

3.原始影象減去光照圖，得到前景目標

一個栗子

可是仔細觀察大米圖會發現攝像時光照不均勻，這樣就很難用一個全域性閾值去進行分割，如果直接分割的話會導致一部分背景被識別為目標(閾值偏小)或者丟失部分目標(閾值偏大)。如果把光照的不均勻去掉，再做二值化的結果如何呢？

程式碼

function newIm= DUCO_RemoveBackGround(im,w,isShow)

%im:原始影象;w 濾波窗體大小;isShow 是否顯示中間過程

%

%

if isShow==1

figure

imshow(im,[])

end

bk=double(im);

%1.最小值濾波

bk=ordfilt2(bk,1,ones(w,w),"symmetric");

if isShow==1

figure

subplot(2,2,1)

imshow(bk,[]),title("最小值濾波之後的結果"); %顯示濾波後的圖象

end

%2.均值濾波

h=ones(w,w)/(w*w);

bk=imfilter(bk,h,"replicate");

if isShow==1

subplot(2,2,2)

imshow(bk,[]),title("均值濾波之後的結果"); %顯示濾波後的圖象

end

%3.減掉亮度不均的結果

newIm=imsubtract(double(im),bk);

if isShow==1

subplot(2,2,3)

imshow(newIm,[]);title("去背景圖");

end

%4.二值化分割出目標

th=graythresh(newIm/255);

newIm=im2bw(newIm/255,th);

if isShow==1

subplot(2,2,4)

imshow(newIm),title("二值化的結果"); %顯示濾波後的圖象

end

end