最佳閾值選擇的方法

閾值的選擇,目前常用的方法有五種,分別是人工選擇法、直方圖技術、OTSU演算法和迭代法,下文將對四種方法的原理進行分別介紹。

1.1 人工選擇法

顧名思義,人工選擇法就是透過人眼的識別,透過在對畫素的判斷,分析影象的基礎上,判斷出閾值存在的區間,透過代入區間中的數值,比較得到的影象,從而確定最佳閾值。這種方法可靠性是較高的,但是對於效率而言,是不可取的。也不能自動選擇閾值,在影象智慧化處理中是不能利用的。

1.2 直方圖技術

對於只存在背景和一個物體的影象,且兩者對比比較明顯,其灰度直方圖包括兩個峰值,兩個尖峰對應兩者較多的數目點,峰谷對應邊緣較少的數目點,尋求這樣的影象的閾值,一般就用直方圖技術。

1.4 迭代法

該方法的基本思想是:假設一個閾值作為當前閾值的估計值,然後按照某種法則不斷地改變當前的閾值,直到該閾值滿足其所對應的這種法則為止。當前閾值估計值的好壞,會影響迭代的次數和程式的執行時間,然而,基於目前計算機計算速度特別快的優勢,這個方面對整個程式執行時間影響並不大。然而,好的迭代必須要滿足兩個條件:一是必須在有限次的迭代運算後收斂;二是後一次迭代得到的閾值要優於前一次迭代得到的閾值。基於上述提到的思想,可以得到迭代演算法的一種計算步驟:

(1)去除最大最小的灰度值,取剩餘的影象灰度的中值作為當前的閾值;

(2)利用將影象的灰度值分為兩部分,其中小於的部分用表示,剩餘的,即為不小於的部分記作;

(3)分別計算和對應區域的灰度值的平均值和;

(4)取和的均值作為新的灰度值,即;

(5)判斷迭代條件是否成立。如若與之差的絕對值小於,則退出迭代,結束程式;否則迴圈步驟(2)――(5),直到滿足迭代條件為止。

2 最佳閾值在實際影象處理中的應用

上面敘述了一些尋求最佳閾值的方法,除過人工選擇法外,其餘的都是透過某種原理求解出來的。