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OPT小講堂 ∣ SciSmart圖像增強之二值化
發布時間：2019/5/24 20:05:37 修改時間：2019/5/24 20:05:37 瀏覽次數：1494

圖像二值化(Image Binarization)簡單理解就是通過適當的高低閾值將256個亮度等級的圖像轉換為二值圖。本文中提及的二值圖像均指灰度值為0(黑色)或255(白色)的圖像。
在數字圖像處理中，二值圖像有著非常重要的作用。圖像的二值化有利于圖像的進一步處理，使圖像變得簡單，而且數據量減小，能突出感興趣目標。以下主要講解如何對單通道灰度圖像和三通道彩色圖像進行二值化處理。

二值化(灰度)

一、參數介紹

單擊二值化(灰度)圖標，彈出二值化(灰度)工具常規頁面。點擊設置，進入到二值化(灰度)參數設置界面，如圖1：

圖1 二值化(灰度)參數設置界面

1、閾值區間
閾值區間是從低閾值起到高閾值組成的區間，閾值的取值范圍是[0,255]，且低閾值小于或等于高閾值，如圖2。

圖2 閾值區間示意圖

2、目標區域
圖像中灰度值在閾值區間范圍內的像素集合即為目標區域。
  1)選擇黑色目標時：目標區域的灰度值置為0，否則為255。
  2)選擇白色目標時：目標區域的灰度值置為255，否則為0。
  在閾值區間為[0, 128]時，分別選擇黑色目標和白色目標，二值化后的效果圖如圖3：

圖3 選擇不同目標區域時二值化效果圖

3、灰度直方圖概念
灰度直方圖描述了一幅圖像中某一個通道的灰度統計信息，主要應用于圖像分割和圖像灰度變換等處理過程中。從圖形上來說，灰度直方圖就是一個二維圖，橫坐標表示灰度值(灰度級別)，縱坐標表示具有各個灰度值或者灰度級別的像素在圖像中出現的次數或者概率，如圖4。

圖4 灰度直方圖

  4、二值化方式(確定閾值的方式)
  1)手動二值化：通過手動調節閾值實現圖像二值化。
  2)大津法二值化：圖像根據灰度直方圖分布，采用OTSU算法自動計算閾值，對整張圖像進行二值化處理。
  3)迭代最佳二值化：該方法先假定一個閾值，然后計算在該閾值下的前景和背景的中心值，當前景和背景中心值的平均值和假定的閾值相同時，則迭代中止，并以此值為閾值進行二值化。
  4)模糊集理論二值化：基于模糊集理論求出合理閾值(加強版的迭代最佳二值化)。
  5)谷底最小值二值化：該方法適用于具有明顯雙峰直方圖的圖像，其尋找雙峰的谷底作為閾值。

圖5 雙峰灰度直方圖示意圖

  6)雙峰均值二值化：具有明顯雙峰直方圖的圖像，將雙峰的平均值作為閾值進行圖像二值化。
  7)局部自適應二值化：根據鄰域塊的大小，自動計算鄰域塊內圖像局部閾值，利用局部閾值對局部圖像進行二值化。同理計算其余部分圖像進行二值化。

  二、算法對比

表1 二值化算法對比

二值化(彩色)

一、圖像通道
數字圖像中，每個彩色圖像都由多個圖像通道組成，圖像通道數以及每個通道的含義都取決于其顏色空間模式。如常見的RGB顏色空間模式下，一幅彩色圖像可以分成R(紅)，G(綠)，B(藍)三個圖像通道，如圖6所示：

圖6 RGB顏色空間模式

  二、顏色空間模式
  顏色空間也稱彩色模型(又稱彩色空間或彩色系統)，它的用途是在某些特定標準模式下用通常可接受的方式對彩色加以說明。這些特定標準模式稱為顏色空間模式，常見顏色空間模式如下：
  1、RGB模式：基于顏色的加法混色原理，從黑色不斷疊加Red，Green，Blue的顏色，最終可以得到白色光。將R、G、B三個通道作為笛卡爾坐標系中的X、Y、Z軸，就得到了一種對于顏色的空間描述。

圖7 RGB模式笛卡爾坐標系

2、HSL模式：該模式認為顏色可以用色調(H:hue)，飽和度(S:saturation)，亮度(L:Lightness)進行描述。這是根據人觀察色彩的生理特征而提出的顏色模型。

圖8 HSV空間模式

  3、HSV模式：與HSL類似，該模式下亮度(L:Lightness)替換為明度(V:Value)。
  4、HSI模式：與HSL類似，該模式下亮度(L:Lightness)替換為強度(I:Intensity)。

  三、二值化(彩色)算法原理
  彩色二值化算法過程首先是將圖像轉換到指定的彩色空間模式，然后按設定的閾值對圖像各個通道進行灰度二值化，最后對各個二值化結果進行與運算，得到彩色二值化結果。以圖9為例，指定顏色空間模式為RGB模式，設定R通道上下限閾值為[35,227]，G通道為[0,142]，B通道為[59,187]，其流程為：

圖9 二值化(彩色)算法流程圖

四、參數設置
單擊二值化(彩色)圖標，彈出二值化(彩色)工具常規頁面。點擊設置，進入到二值化(彩色)參數設置界面，可對參數進行設定，如圖10。

圖10 二值化(彩色)參數設置界面

參數介紹，如圖11所示：

圖11 二值化(彩色)參數介紹

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