OTSU法函数C语言 otsu算法

Otsu算法在Canny算子中的应用中,Otsu算法的程序后,要不要再添加在Canny...

1、LoG算子和Canny算子是具有平滑功能的二阶和一阶微分算子,边缘检测效果较好, 在边缘检测算法中,前三个步骤用得十分普遍。

创新互联公司专业为企业提供吴川网站建设、吴川做网站、吴川网站设计、吴川网站制作等企业网站建设、网页设计与制作、吴川企业网站模板建站服务,10年吴川做网站经验,不只是建网站,更提供有价值的思路和整体网络服务。

2、目前有多种算法可以进行边缘检测,虽然Canny算法年代久远,但可以说它是边缘检测的一种标准算法,而且仍在研究中广泛使用。

3、非极大值抑制(NMS),可理解为局部最大搜索,即搜索邻域范围内的最大值。

4、由于Sobel算子是滤波算子的形式,用于提取边缘,可以利用快速卷积函数, 简单有效,因此应用广泛。更为详细知识,请参考博文【特征提取】差分近似图像导数算子之Sobel算子。

5、先用高阈值求边缘。canny求得的边缘希望是连在一起的(通常是封闭的),但高阈值求的边缘一般断断续续。断开的地方如果低阈值求的边缘存在,就用低阈值的边缘接上去,目的让边缘尽量都连在一起。

6、Canny 算法包含许多可以调整的参数,它们将影响到算法的计算的时间与实效。高斯滤波器的大小:第一步所有的平滑滤波器将会直接影响 Canny 算法的结果。

自动确定图像二值化最佳阈值的方法

首先在PS内打开该图片,然后点击“图像”-“模式”-“灰度”。提示窗口内点击“扔掉”,把该图上转换为纯灰度的图片。接着点击工具栏“图像”-“调整”-“阈值”。

阈值化:给定一个数组和一个与之,然后根据数组中的每个元素的值,是高于还是低于阈值而进行一些操作。如果像素值大于阈值,则分配给它一个值(如白色的),否则它被分配给另一个值(如黑色)。此为固定阈值的事例。

白色),值小于等于K像素值设为0(黑色)。

这是一个经验公式,属于长期总结出来的求取图像二值化时候阈值的方法。

大津法(最大类间阈值法)

1、大津法又叫最大类间方差法、最大类间阈值法(OTSU)。

2、OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法,也叫大津算法(大津展之 tsu Nobuyuki),主要用于一些简单的阈值确定。对于下面这张灰度图片:我们想让这些物体(前景)和背景区分更明显一些,比如让物体为纯黑,背景全白。

3、Otsu算法:最大类间方差法(大津算法),是一种确定阈值的算法。

几种二值化方法c++实现

1、所谓的二值化一般就是指 将真彩色或者灰度图转化为黑白两色,一般说来是处理灰度图。

2、void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold,double max_value, int threshold_type );这个函数是定阈值二值化处理,比较粗略吧。另外可以用自适应阈值二值化,那样的话就会比这个更精细。

3、该方法的阈值是通过对该窗口像素的平均值E,像素之间的差平方P,像素之间的均方根值Q等各种局部特征,设定一个参数方程进行阈值的计算,例如:T=a*E+b*P+c*Q,其中a,b,c是自由参数。

4、灰度处理那个很简单吧,基本上C#都自动帮你做了,你那代码就是手动遍历其中每个像素然后读取其灰度值(这里代码偷懒直接让C#帮忙计算了)然后重新把像素设置为RGB都是灰度值的颜色而已。

5、根据阈值选取的不同,二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有:双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。

最大类间方差法?

1、大津法又叫最大类间方差法、最大类间阈值法(OTSU)。

2、Otsu算法:最大类间方差法(大津算法),是一种确定阈值的算法。

3、OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法,也叫大津算法(大津展之 tsu Nobuyuki),主要用于一些简单的阈值确定。对于下面这张灰度图片:我们想让这些物体(前景)和背景区分更明显一些,比如让物体为纯黑,背景全白。

4、k的0~255循环求得每一个对应的fc=w0*(u0-ut).^2+w1*(u1-ut).^2;然后比较这256个fc中的最大值,对应的那个k就是ostu的阈值。所以你这个还差一个k的循环,并在循环里面求最大fc。


文章名称:OTSU法函数C语言 otsu算法
文章URL:http://pwwzsj.com/article/dehjcde.html