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全局黑白阈值

对数据集进行全局黑白阈值处理。

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在下面的视频中可以看到全局黑白阈值的演示:

https://youtu.be/mzfgxLvkGTI

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内容

凹度算法
熵算法
INTERMEANS ITER算法
INTERMODES算法
意思是算法
中位数和百分位数算法
MINERROR算法
MINERROR ITER算法
最小值算法
时刻的算法
大津算法
编程技巧

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凹度算法

CONCAVITY算法的细节

如果图像没有明显的对象和背景，则MINIMUM和INTERMODES算法不适合。
在直方图的肩部可以找到一个好的阈值。
根据直方图的凹度可以找到肩部的位置。
构造直方图y的凸包H。
求H - y的局部极大值。
设置t为j的值，使平衡度量bj = Aj(An - Aj)最大
该算法似乎在许多情况下工作良好，但在某些情况下，它给出的阈值显然是不可用的

参考A. Rosenfeld和P. De La Torre，直方图凹面分析作为阈值选择的辅助，IEEE学报。系统人员，Cybernet。，第13卷，第231-235页，1983

确认基于HistThresh工具箱由Antti Niemistö，坦佩雷理工大学，芬兰

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熵算法

熵算法细节

最大熵算法之一
将图像的直方图分成两个概率分布，一个表示对象，一个表示背景
选择使这些概率分布的熵和最大
定义部分和:

$$ E_ {j} = \ sum_ {i = 0} ^ {j} y_{我}\ cdot \ textup{日志}y_我}{\ textup{}的j = 0,…n美元$

设t为j的值，使下面的方程最大

$\压裂{E_ {j}}{现代{j}} - \ textup{日志}现代{j} + \压裂{E_ {n} - E_ {j}}{现代{n} -现代{j}} - \ textup{日志}现代{n} -现代{j}$

参考

J. N. Kapur, P. K. Sahoo, A. K. C. Wong，一种利用直方图熵进行灰度图像阈值分割的新方法，Comput。视觉图形图像处理。，第29卷，第273-285页，1985。

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INTERMEANS ITER算法

INTERMEANS ITER算法细节

一种迭代算法，可以得到与OTSU算法相似的结果
计算强度比OTSU低
算法从t的初始猜测开始
定义两个类的均值μt和νt
设t = [(μt + νt)/2]，重新计算μt和νt。
重复，直到t在连续两次迭代中具有相同的值
得到的t可能很大程度上取决于它的初值
如果目标和背景占据可比区域，则使用MEAN
如果对象比背景小，使用INTERMODES。

参考文献

T. Ridler和S. Calvard，使用迭代选择方法的图像阈值，IEEE Trans。系统人员，Cybernet。《中华人民共和国学报》第8卷，第630-632页，1978。
H. J. Trussell，关于使用迭代选择方法进行图像阈值处理的评论?IEEE Trans。系统人员，Cybernet。，第9卷，第311页，1979。

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INTERMODES算法

INTERMODES算法的细节

MINIMUM的替代方案
假设一个双峰直方图
求两个峰(局部极大值)yj和yk
设t = (j + k)/2
设t = [(μt + νt)/2]，重新计算μt和νt。
仍然不适合具有极不平等峰的直方图的图像

参考

J. M. S. Prewitt和M. L. Mendelsohn，细胞图像的分析，Ann。纽约科学院。，卷128，页1035-1053,1966

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意思是算法

MEAN算法细节

类似于MEDIAN算法
将t设置为所有像素值平均值的整数部分，而不是中值
用部分和表示，t = Bn/An
不考虑直方图形状，那么明显的结果是次优的

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中位数和百分位数算法

中位数和百分位数算法的细节

假设对象像素的百分比是已知的
设置t为映射至少(100 - p)%的像素到对象类别的最高灰度
不适合对象区域不知道
问题:算法是参数化的
解决方法:设p = 50，使t为像素值分布的中位数

参考

刘国强，一种基于相似不变模式识别的方法。第一版。马赫，卷9，页259-267,1962

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MINERROR算法

MINERROR算法的细节

类似于OTSU算法
将直方图视为混合种群(对象和背景)的概率密度函数的估计
假设一个高斯混合模型，即一)这两个类别的像素来自正态分布和B)正态分布可能有不同的均值和方差
定义以下统计数据:

$美元p_ {t} = \压裂{现代{t}}{现代{n}}, q_ {t} = \压裂{现代{n} -现代{f}}{现代{n}} $$

$\σ{_ {t}} ^{2} = \压裂{C_ {t}}{现代{t}} - \μ{_ {t}} ^ 2 \τ{_ {t} ^{2}} = \压裂{C_ {n} - C_ {t}}{现代{n} -现代{t}} - \ν{_ {t} ^ 2}$

设t为j的值 $p_ {j} \ textup{日志}\开始{pmatrix} \ sigma_ {j} \ \ p_ {j} \结束{pmatrix} + q_ {j} \ textup{日志}\开始{pmatrix} \ tau_ {j} \ \ q_{我}\ {pmatrix}$ 是minumized

参考

J. Kittler和J. Illingworth，最小误差阈值，模式识别，第19卷，第41-47页，1986

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MINERROR ITER算法

MINERROR ITER算法细节

迭代版本的MINERROR算法计算强度较小
用MEAN求t的初值
较大的解的整数部分提供了一个新的值t:

$$ x ^{2}(\压裂{1}{\σ^{2}}- \压裂{1}{\τ^ {2}})- 2 x(\压裂{\μ}{\σ^{2}}+ \压裂{\ν}{\τ^{2}})+(\压裂{\μ^{2}}{\σ^{2}}- \压裂{\ν^{2}}{\τ^ {2}}+ \ textup{日志}(\压裂{\σ^{2}问^{2}}{\τ^ ^ {2}p{2}})) = 0美元$

设w0 w1 w2表示这三项
集 $t = \压裂{w_ {1} + \ sqrt {{w_ {1}} ^ {2} - w_ {0} w_ {2}}} {w_ {0}}$
用新的t值重新计算所有项并重新推导t
重复直到收敛
这样可以最大限度地减少误分类的数量?两个正态分布之间的阳离子，具有给定的均值，方差和比例
当二次方程无实解时，该算法不能收敛

参考

J. Kittler和J. Illingworth，最小误差阈值，模式识别，第19卷，第41-47页，1986

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最小值算法

MINIMUM算法细节

假设一个双峰直方图
直方图需要迭代地平滑(使用三点均值滤波器)，直到直方图只有两个局部最大值
选择t这样yt - 1 > yt ?Yt + 1
不适用于具有极不相等的峰或宽而平的谷的直方图的图像

参考

J. M. S. Prewitt和M. L. Mendelsohn，细胞图像的分析，Ann。纽约科学院。，卷128，页1035-1053,1966

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时刻的算法

MOMENTS算法细节

选择t，使二值图像具有与灰度图像相同的前三个矩
通过设定t使At/An为最接近x0的分数的值来实现，其中

$美元间的{0}= \压裂{1}{2}- \压裂{B_ {n} /现代{n} +间的{2}/ 2}{\√6{间的{2}^{2}- 4间的{1}}},x_1 = \压裂{B_ {n} D_ {n} - C_ {n} ^{2}}{现代{n} C_ {n} - B_ {n} 2》}$$

$美元间的{2}= \压裂{B_ {n} C_ {n} -现代{n} D_ {n}}{现代{n} C_ {n} - B_ {n} ^ {2}}, D_ {n} = \ sum_ {i = 0} ^ {n}我^ {2}y_{我}$$

参考

蔡玮，矩保持阈值的一种新方法，计算机应用。视觉图形图像处理。，第29卷，第377-393页，1985

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大津算法

OTSU算法细节

MATLAB实现的大津算法
t值是使用graythresh计算的

参考

Otsu, N，“从灰度直方图中选择阈值方法”，《IEEE系统、人与控制论汇刊》，第9卷，第1期，1979年，第62-66页。

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编程技巧

此函数与批处理脚本兼容。

将参数定义为结构，其中字段的名称可以从小部件的工具提示中检查
有些参数是可选的
使用mibController。startController函数，其中第三个输入是已定义的带参数的结构

用法示例

例如,

BatchOpt。colChannel = 2;为阈值定义颜色通道BatchOpt。模式=“3 d,栈”；使用%模式BatchOpt。方法=“首先”；%阈值算法BatchOpt。目的地=“选择”；%[可选]目标层，'蒙版'或'选择'BatchOpt。T = [1 1];%[可选]时间点，[t1, t2]BatchOpt。Z = [10 20];%[可选]切片，[z1, z2]BatchOpt。X = [10 120];%[可选]图像的一部分，[z1, z2]BatchOpt。方向= 4;%[可选]，数据集方向obj.startController (“mibHistThresController”， []， BatchOpt);%启动阈值设置

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