摘要：
算法步骤 全局二值化容易受阴影影响，所以可以局部二值化。自适应阈值分割的本质就是局部二值化。 具体操作步骤如下： (1) 对某个像素值，原来为 \(S\)，取其周围的 \(n\times n\) 的区域，求区域均值或高斯加权值，记为 \(T\)； (2) 对 \(8\) 位图像，如果 \(S > T 阅读全文
2021年2月6日
摘要：
对于给定的阈值$T$，可以将图像分为目标和背景。其中背景点数占图像比例为 \(p_0\)，平均灰度值为 \(m_0\)。而目标点数占图像比例为 \(p_1\)，平均灰度值为 \(m_1\)，其中满足 \[ p_0 + p_1 = 1 \] 整幅图像的平均灰度值为常数，跟阈值无关，且为 \[ \ove 阅读全文
摘要：
本节介绍数字图像处理中的迭代法阈值分割，针对灰度图进行自动寻找阈值。收敛证明目前未找到相关资料。 1. 迭代法阈值分割步骤 (1) 选取初始分割阈值，通常可选图像灰度平均值 \(T\)。 (2) 根据阈值 \(T\) 将图像像素分割为背景和前景，分别求出两者的平均灰度 \(T_0\) 和 \(T_1 阅读全文