阈值分割法有哪些?阈值分割法适用条件是什么?阈值分割法的优点和缺点
阈值分割法有哪些?
阈值分割法分为全局阈值法和局部阈值分割法;
局部阈值分割法是将原始图像划分成较小的图像,并对每个子图像选取相应的阈值。在阈值分割后,相邻子图像之间的边界处可能产生灰度级的不连续性,因此需用平滑技术进行排除。局部阈值法常用的方法有灰度差直方图法、微分直方图法。局部阈值分割法虽然能改善分割效果,但存在几个缺点。
全局阈值分割法在图像处理中应用比较多,它在整幅图像内采用固定的阈值分割图像。经典的阈值选取以灰度直方图为处理对象。根据阈值选择方法的不同,可以分为模态方法、迭代式阈值选择等方法。这些方法都是以图像的直方图为研究对象来确定分割的阈值的。另外还有类间方差阈值分割法、二维最大熵分割法、模糊阈值分割法、共生矩阵分割法、区域生长法等等。
阈值分割法适用条件是什么?
阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合(如用于硬件实现),它得到了广泛应用。目前,图像的阈值分割已被应用于很多的领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像的分割,红外成像跟踪系统中目标的分割;在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标的分割等;在医学应用中,血液细胞图像的分割,磁共振图像的分割;在农业工程应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。在工业生产应用中,机器视觉运用于产品质量检测等。
阈值分割法的优点和缺点
1、阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术,原理是把图像像素点分为若干类。
2、图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。
3、它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。
4、它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,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。
5、图像阈值化的目的是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域,各个区域内部具有一致的属性,而相邻区域不具有这种一致属性。
6、这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
责任编辑:hnmd003
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