分片阈值，☞阈值☜这个词已经被用烂了，到底怎么用才是正确的用法

最佳阈值选择的方法

阈值的选择,目前常用的方法有五种,分别是人工选择法分片阈值、直方图技术、OTSU算法和迭代法,下文将对四种方法的原理进行分别介绍。

1.1 人工选择法

顾名思义,人工选择法就是通过人眼的识别,通过在对像素的判断,分析图像的基础上,判断出阈值存在的区间,通过代入区间中的数值,比较得到的图像,从而确定最佳阈值。这种方法可靠性是较高的,但是对于效率而言,是不可取的。也不能自动选择阈值,在图像智能化处理中是不能利用的。

1.2 直方图技术

对于只存在背景和一个物体的图像,且两者对比比较明显,其灰度直方图包括两个峰值,两个尖峰对应两者较多的数目点,峰谷对应边缘较少的数目点,寻求这样的图像的阈值,一般就用直方图技术。

1.4 迭代法

该方法的基本思想是:假设一个阈值作为当前阈值的估计值,然后按照某种法则不断地改变当前的阈值,直到该阈值满足其所对应的这种法则为止。当前阈值估计值的好坏,会影响迭代的次数和程序的运行时间,然而,基于目前计算机计算速度特别快的优势,这个方面对整个程序运行时间影响并不大。然而,好的迭代必须要满足两个条件:一是必须在有限次的迭代运算后收敛;二是后一次迭代得到的阈值要优于前一次迭代得到的阈值。基于上述提到的思想,可以得到迭代算法的一种计算步骤:

(1)去除最大最小的灰度值,取剩余的图像灰度的中值作为当前的阈值;

(2)利用将图像的灰度值分为两部分,其中小于的部分用表示,剩余的,即为不小于的部分记作;

(3)分别计算和对应区域的灰度值的平均值和;

(4)取和的均值作为新的灰度值,即;

(5)判断迭代条件是否成立。如若与之差的绝对值小于,则退出迭代,结束程序;否则循环步骤(2)――(5),直到满足迭代条件为止。

2 最佳阈值在实际图像处理中的应用

上面叙述了一些寻求最佳阈值的方法,除过人工选择法外,其余的都是通过某种原理求解出来的。