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摄像头二值化算法汇总+MATALB代码

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ID:479936 发表于 2019-2-28 11:30 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
最近搞二值化,用上灰度摄像头之后就要自己软件二值化了,而店家一般都不会给出最优的二值化算法(比赛要公平),所以自己总结了一下现在比较流行的几种二值化方法,包含OSTU大律法
灰度平局值法
双峰法
最佳迭代法
Niblack二值化算法
原理+代码整理十分不易,希望能有所帮助

1.otsu(最大类间方差法、大津法)

  最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均s
灰度记为μ,类间方差记为g。假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有:
      ω0=N0/ M×N                                                         (1)
      ω1=N1/ M×N                                                         (2)
      N0+N1=M×N                                                           (3)
      ω0+ω1=1                                                            (4)
      μ=ω0*μ0+ω1*μ1                                                   (5)
      g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ)^2                                        (6)


将式(5)代入式(6),得到等价公式:
            g=ω0ω1(μ0-μ1)^2                                                  (7)

采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值T,即为所求。
代码实现:
MATALB代码:
---------------------
https://blog.csdn.net/as480133937/article/details/88013935

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楼主
ID:134542 发表于 2019-4-10 22:14 | 只看该作者
谢谢了
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