图像分割——基于二维灰度直方图的阈值处理

图像分割——基于⼆维灰度直⽅图的阈值处理
前⾔
像素灰度值仅仅反映了像素灰度级的幅值⼤⼩,并没有反映出像素与邻域的空间相关信息。
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⼆维灰度直⽅图的概念
⼆维灰度直⽅图:像素的灰度值分布和邻域的平均灰度值分布构成的⼆维直⽅图
⼆维直⽅图的值N(i,j) 。其中,i=f(x,y) 图像(x,y)的灰度值。j=g(x,y) 图像(x,y)位置邻域的平均灰度值。
对于⼀幅MxN⼤⼩的灰度图像可以利⽤像素点的灰度值和其邻域平均灰度值组成的⼆元组(i,j)来表⽰图像。若设⼆元组(i j)出现的频数为Ω;则
四平王宇对外贸易增长的原因相应的联合概率密度p(i,j)为:p(i,j)=Ω/(M xN )。
cd14以i , j为⾃变量,p(i,j)为因变量,即可绘制出⼆维灰度直⽅图。
特性:
1、P(i,j)集中分布在(0,0)到(L-1,L-1)的对⾓线周围。
2、在⼀维灰度直⽅图没有明显波峰和波⾕的情况下,也呈现出明显的两个峰
3、阈值为⼆维⽮量(s,t),将⼆维直⽅图分割为4个区域
其中,C0和C1分别为背景和物体的⼀种。A和B分别为边缘和噪声中的⼀种。
⼏种阈值分割⽅法
⼆维Otsu阈值分割
四川移动网上营业厅充值下⾯是截取论⽂的⼀部分,感觉讲得很清楚,我也不多叙述了。
从⼀篇⽂章看到的更清楚的公式,应该是对的,毕竟原来的公式太模糊了
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本文发布于:2024-09-22 13:32:18,感谢您对本站的认可!

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