文章分类 -  数字图像处理算法

十三种基于直方图的图像全局二值化算法原理、实现、代码及效果(转)
摘要:图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。 在这些庞大的分类方法中,基于直方图的全局二值算法占有了绝对的市场份额,这些算法都从不同的科学层次提出了各自的实施方案,并且这类方法都有着一些共同的特点: 1、简单; 2、算法容易实现;3、执行速度快。 本文摘取了若干种这类方法进行了介绍。 一:灰度平局值值法: 1、描述:即使用整幅.. 阅读全文
posted @ 2014-04-03 16:42 carekee 阅读(26873) 评论(1) 推荐(4) 编辑
最大类间方差法(OTSU)(转)
摘要:最大类间方差法(otsu)的原理: 阈值将原图象分成前景,背景两个图象。 前景:用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数,质量矩,平均灰度 后景:用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数,质量矩,平均灰度 当取最佳阈值时,背景应该与前景差别最大,关键在于如何选择衡量差别的标准 而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差(英文简称otsu,这也就是这个算法名字的来源) 在本程序中类间方差用sb表示,最大类间方差用fmax 关于最大类间方差法(otsu)的性能: 类间方差法对噪音和目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰的... 阅读全文
posted @ 2014-04-03 15:51 carekee 阅读(4145) 评论(0) 推荐(0) 编辑
从RGB色转为灰度色算法(转)
摘要:一、基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114二、整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法。 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数除法,所以需要加上500来实现四舍五入。 就是由于该算法需要32位运算,所以该公式的另一个变种很流行: Gray = (R*30... 阅读全文
posted @ 2014-03-28 09:31 carekee 阅读(57667) 评论(0) 推荐(4) 编辑
彩色转灰度算法[转]
摘要:一、基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114二、整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法。 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数除法,所以需要加上500来实现四舍五入。 就是由于该算法需要32位运算,所以该公式的另一个变种很流行:Gray = (R*30 + G... 阅读全文
posted @ 2011-11-21 13:57 carekee 阅读(558) 评论(0) 推荐(0) 编辑