图像处理算法2——Otsu最佳阈值分割法http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195

http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195Otsu法是1979年由日本大津提出的.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,即统计鉴别分析中所用的度量.Otsu方法有一个重要的特性,就是它完全以在一幅图像的直方图上执行计算为基础,而直方图是很容易得到的一维阵列. 具体的公式推理及公式细节就不说了,详见 Conzalez 那本书,我是第三版的,在P.479——P.482 上面. 给出具体步骤如下: 1.计算输入图像的直方图,并…

排序算法 ----（转载：：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7776068）

1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表.即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止. 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用. 直接插入排序示例: 如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面.所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是…

几种排序算法的比较转自http://blog.csdn.net/keenweiwei/article/details/3697452

1冒泡排序: 已知一组无需数据a[1],a[2],a[3],a[4],a[5][a[n],将其按升序排列,首先找出这组数据中最大值,将a[1]与a[2]比较,若a[1]大,则交换两者的值,否则不变,在继续将a[1]与a[3]比较,....最后找出最大值a[n];在用同样的方法找出次大值,依次类推,a[n]就以升序排列: 优点:稳定,比较次数已知:缺点:慢,每次只移动两个数据,移动数据的次数多: 二选择排序: 已知一组无需数据a[1],a[2],a[3],a[4],a[5][a[n],将其按升序排…

Bellman-ford算法的学习http://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/6791765

http://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/6791765…

七种常见阈值分割代码(Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法)

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分. 所以可以在二值化的时候采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最…

【转】七种常见阈值分割代码(Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法)

灰度图像的自动阈值分割（Otsu 法）

关于otsu分割方法,这个文章讲的是最好的,清晰易懂,一看就是作者认真思考过的. 因为在看这个算法的时候我就想,如果一个很大的图像上,大部分像素值都在0 - 50范围内,但是有很小一块像素值在240的范围,按照这个算法的公式应该是没法很好分类的,怎么办呢.看了网上非常多关于这个算法的文章,都是照搬教科书,无脑的写定义和堆砌公式,只有这个文章用自己的语言来描述这个算法,并且意识到这个问题,给出了自己的见解. https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/detai…

OTSU算法学习 OTSU公式证明

OTSU算法学习 OTSU公式证明 1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t, w0 前景点所占比例 w1 = 1- w0 背景点所占比例 u0 = 前景灰度均值 u1 = 背景灰度均值 u = w0*u0 + w1*u1 全局灰度均值 g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(u1-u) = w0*(1 – w0)*(u0 - u1)* (u0 - u1) 目标函数为g, g越大,t就是越好的阈值.为什么采用这个函数作为判别依据,直观是这个函数反映了前景和背景的差值…

CCF CSP 202012-2 期末预测之最佳阈值

202012-2 期末预测之最佳阈值题目背景考虑到安全指数是一个较大范围内的整数.小菜很可能搞不清楚自己是否真的安全,顿顿决定设置一个阈值 θ,以便将安全指数 y 转化为一个具体的预测结果--"会挂科"或"不会挂科". 因为安全指数越高表明小菜同学挂科的可能性越低,所以当 y≥θ 时,顿顿会预测小菜这学期很安全.不会挂科:反之若 y<θ,顿顿就会劝诫小菜:"你期末要挂科了,勿谓言之不预也." 那么这个阈值该如何设定呢?顿顿准备从过往中寻…

【算法导论】最小生成树之Prime法

关于最小生成树的概念,在前一篇文章中已经讲到,就不在赘述了.下面介绍Prime算法: 其基本思想为:从一个顶点出发,选择由该顶点出发的最小权值边,并将该边的另一个顶点包含进来,然后找出由这两个顶点出发的最小边,依此类推,直至包含所有的顶点.如果期间构成环,就舍弃该边,继续寻找最小边.下面以具体实例来说明算法的过程: 具体的程序实现如下: #include<stdio.h> #define N 6 //顶点数 #define MAX 10000 typedef struct {…

【算法导论】最小生成树之Kruskal法

在图论中,树是指无回路存在的连通图.一个连通图的生成树是指包含了所有顶点的树.如果把生成树的边的权值总和作为生成树的权,那么权值最小的生成树就称为最小生成树.因为最小生成树在实际中有很多应用,所以我们有必要了解怎样生成最小生成树.构造最小生成树的两种常用方法:Kruskal算法.Prim算法.本文介绍Kruskal算法,Prim算法在下篇文章中介绍. Kruskal算法是从另一条途径来求网络的的最小生成树.设G=(V, E)是一个有n个顶点的连通图,则令最小生成树的初值状态为只有n个…

python数字图像处理（11）：图像自动阈值分割

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在filters模块中. 我们可以手动指定一个阈值,从而来实现分割.也可以让系统自动生成一个阈值,下面几种方法就是用来自动生成阈值. 1.threshold_otsu 基于Otsu的阈值分割方法,函数调…

第十四节，OpenCV学习（三）图像的阈值分割

图像的阈值处理图像的阈值分割:图像的二值化(Binarization) 阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,重要的是背景或物体的灰度比较单一,而且总可以得到封闭且连通区域的边界. 一.简单阈值选取一个全局阈值,然后把图像分成非黑即白的二值图像. cv2.threshold()[源图像矩阵,进行分类的阈值,高于(低于)阈值时赋予的新值,方法选择参数] 返回两个值:阈值,阈值处理后的图像矩阵. cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) cv2.THRESH_BINAR…

自适应阈值分割—大津法（OTSU算法）C++实现

大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的.大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分.背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值.遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内方差取得极大值时,此时对应的阈值就是大津法(OTSU算法)所求的阈值. 何为类间方差? 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均…

灰度图像的自动阈值分割（Otsu 法）（转载）

灰度图像的自动阈值分割(Otsu 法) 机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化.这种二值化操作阈值的选取非常重要.阈值选取的不合适,可能得到的结果就毫无用处.今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法.这种方法被称之为Otsu法.发明人是个日本人,叫做Nobuyuki Otsu (大津展之). 简单的说,这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成,通过统计学的方法来选取一个阈值,使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开.或者更准确的说是在某种判据下最优.与数理统计领域的 fisher 线性判别算…

【图像算法】七种常见阈值分割代码(Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法)

图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010 HQU Email:zgzhaobo@gmail.com QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理(略) 四.程序主程序(核心部分) 代码 1 /*===============================图像分割=====================================*/…

基于Otsu算法的图像自适应阈值切割

在图像处理实践中,将灰度图转化为二值图是非经常见的一种预处理手段. 在Matlab中,能够使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图 I.转化为二值图. 当中.參数level是一个介于0~1之间的值,也就是用于切割图像的阈值.默认情况下,它可取值是0.5. 如今问题来了,有没有一种依据图像自身特点来自适应地选择阈值的方法呢?答案是肯定的!我们今天就来介绍当中最为经典的Otsu算法(或称大津算法).该算法由日本科学家大津展之(Nobuyuki Otsu)于1979年提出.这个算…

c语言数字图像处理（十）：阈值处理

定义全局阈值处理假设某一副灰度图有如下的直方图,该图像由暗色背景下的较亮物体组成,从背景中提取这一物体时,将阈值T作为分割点,分割后的图像g(x, y)由下述公式给出,称为全局阈值处理多阈值处理本文仅完成全局阈值处理的算法实现基本全局阈值处理方法 1. 为全局阈值T选择一个初始的估计值 2. 用T分割图像,产生两组像素:G1由大于T的像素组成,G2由小于T的像素组成 3. 对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1和m2 4. 计算新的阈值T = 1/2 * (m1 + m2) 5. 重…

Otsu 类间方差法

又称最大类间方差法.是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的[1],是一种自适合于双峰情况的自动求取阈值的方法.又叫大津法,简称Otsu. 算法提出初衷是是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小. 图像应用详见博客(https://www.cnblogs.com/xiaomanon/p/411…

python实现遥感图像阈值分割

1.阈值分割 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal GRAY_SCALE = 256 def tif_jpg(rasterfile): in_ds = gdal.Open(rasterfile) # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands =…

Halcon一日一练：阈值分割的几个算子

threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能:得到灰度值在最小与最大这间的那些部分.其返回仍然是一个区域. MinGray<MaxGray. 这个算子可以用灰度直方图求取到最佳的域值如在上一篇中,我们使用灰度直方图求取图像的最佳阈值,我们发现0-56时最佳,将值代入程序中即可. read_image(Image, 'Clip')//读取图像 threshold(Image, Region, , )//对图像进行分割 connection(Region,…

Halcon一日一练：图像分割之阈值分割1

先了解什么是阈值,度娘告诉我的是:一个领域或一个系统的界限称为阈,其数值称为阈值.在图像中,我们把图像看成一个由像素灰度值组成的数集,那么阈,就是这个图像中,根据目标与背景灰度值的差异,选取的一个合适的分割值.这个值可以确定图像中每一个像素点是属于目标还是属于背景. 阈值分割常用于目标与背景对比度较强,背景与目标灰度比较单一的情况. 阈值分割的第一步是要找到合理的阈值. Halcon提供灰度直方图,可以进行直观的阈值处理. 打开灰度直方图 1.点击菜单栏中的“可视化” 2:在‘’可视化‘菜单栏下…