一种光照不均匀图像的二值化方法

基于MATLAB的数字二值图像处理与形状分析的实现

本科学生毕业论文 论文题目：基于MATLAB的数字二值图像处理与形 状分析实现 学院：电子工程学院 年级：2011 专业：电子信息科学与技术 姓名：刘学利 学号：20113564 指导教师：王晓飞 2014年06月24日

摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能．由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好地为人们服务．数字图像处理是一种通过计算机采用一定算法对图形图像处理的技术．数字图像处理技术已经在各个领域上有了比较广泛的应用．图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高．MATLAB强大的运算和图像展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观．本文介绍了MATLAB语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行图像处理的方法．主要论述了利用MATLAB实现图像的二值化，二值图像的腐蚀、膨胀、开、闭等形态学处理． 关键词 MATLAB；数字图像处理；二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology,with the development of computer hardware,real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear,making it faster and faster processing speed,better for people services．Digital image processing is used by some algorithms Computer graphics image processing technology．Digital image processing technology has been used in various areas which have a relatively wide range of applications．The amount of information on the processing speed requirement is relatively high．MATLAB is good at computing and graphics display capabilities,so that image processing becomes more simple and intuitive．This paper introduces characteristics of MATLAB language and this MATLAB-based digital image processing environment,describes how to use the MATLAB Image Toolbox for its digital image processing,and through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method．Mainly discuss the use of MATLAB for image processing enhancement,binary image and its corrode and dilate and open and close． Key words MATLAB;digital image processing;image enhancement and binary image

人脸识别中的光照问题处理方法剖析

人脸识别中的光照问题研究 说明：针对可见光摄像头的人脸识别，总结了一些对于光照问题的预处理方法，所列举的处理方法基本上都给出了文献出处，没有进行展开介绍，仅仅列了一些图片处理效果来了解对应算法的作用。关于图像增强这块，以前搜集了一些代码，在附件中，主要包含各种直方图均衡化代码，以及基于Retinex增强，同态滤波增强等等，以及简单的白平衡操作。大概看了下面列举的算法，基于模型的算法相对比较复杂，图像标准话的两个算法相对简单些，提取光照不变特征应该鲁棒性会好一点；从视觉角度（可视性）来看的话，或许用图像增强算法还是有必要的。 大致从以下个方面来解决光照问题： 1)特征提取阶段：寻找光照不变量或者光照的不变表示，例如梯度特征，Gabor 特征。 2)预处理阶段：利用各种图像增强处理方法去除各种光照影响。例如直方图均衡化，同态滤波，Retinex图像增强等等。 3)识别阶段：建立光照变化条件下的图像模型，研究光照变化子空间分布。如光照锥模型。或者改善机器学习分类方法。 4)基于3维人脸模型的方法。如基于人脸主动形状模型的方法[1]。 简单的图像光照条件判据可以根据灰度均值判断，下面总结了部分这些方法的优缺点。之前对ATM库进行处理的时候发现直方图均衡化的效果要比白平衡的效果好一点。 光照基于模球谐函数的方九点光源白平衡、直方图均线性、非线变换等化变gammRetine基光照处基于滤波增图像增同态滤方自商图小波基于图像分重经验模态分梯度gabo提取光照征等变特局部规格图像标准频域光照归一化

1.1基于模型的方法: 1.1.1光照锥(Illumination Cone (IC)): 根据未知光照条件的至少7幅同一姿态的人脸图像，构建与光照无关的光照锥，人脸的识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 光照锥方法的另一个潜在优势就是通过改变点光源方向，可以生成任意光源方向下的虚拟图像。

图像处理第二次作业(2)

对一幅灰度图像： (1)计算并画出此图像的中心化频率谱。 (2)分别用高斯低通和高斯高通滤波器对图像进行频域处理，并对结果进行分析。 (3)用频域拉普拉斯算子对此图像进行锐化处理，并对结果进行分析。 (1)程序 clear; clc; A=imread('lena.jpg','jpg'); B=rgb2gray(A); figure; subplot(2,2,1);imshow(B);title('原图像'); B_d=double(B); [m,n] = size(B); %fft2函数实现 if ismatrix(B_d)%ismatrix:确定输入的是否为矩阵 if nargin==1%nargin用来判断输入变量的个数 f = fftn(B_d);%fftn:N维离散傅里叶变换 else f = fftn(B_d,[m n]); end else ifnargin==1 f = fft(fft(B_d,[],2),[],1); else f = fft(fft(B_d,n,2),m,1); end end C3=log(1+abs(f)); subplot(2,2,2);imshow(C3,[]);title('原图像频谱'); %计算并画出此图像的中心化频率谱 [m,n] = size(B); fori=1:m for j=1:n C1(i,j)=((-1)^(i+j))*(B_d(i,j)); end end C2=log(1+abs(fft2(C1))); C4=fftshift(log(1+abs(fft2(B_d)))); subplot(2,2,3);imshow(C2,[]); title('编写函数实现频谱中心化') subplot(2,2,4);imshow(C4,[]) title('matlab函数实现频谱中心化')

深度图像的二值化

3.2 深度图像二值化 图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(OCR)、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息，因此在进行二值化预处理过程中，能否保留原图的主要特征非常关键。在不同的应用中，图像二值化时阈值的选择是不同的。因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。研究者对图像二值化方法进行了讨论，在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。该算法基于数学形态学理论，较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。 3.2.1.灰度图像与二值图像 数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵 图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。一幅数字图像都是由若干个数据点组成的，每个数据点称为像素(pixel)。比如一幅 256×400，就是指该图像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素组成的矩形图。每一个像素具有自己的属性，如颜色(color)、灰度(grayscale)等，颜 色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。 3.2.1.1彩色图像 彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红（R）、绿（G）、蓝（B）三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。彩色图像中的 每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种。图1-1为彩色图像。

数字图像处理试题集2(精减版)

第一章概述 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答:1. 像素5. 图像重建 第二章数字图像处理的基础 一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。 解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像 二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像与灰度直方图间的对应关系是：（） A、一一对应 B、多对一 C、一对多 D、都不对 4. 下列算法中属于局部处理的是：（） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（）

A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（） 解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√） 第三章图像几何变换 一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或

MATLAB图像归一化

图像易受光照、视角、方位、噪声等的影响。使得同一类图像的不同变形体之间的差距有时大于该类图像与另一类图像之间的差距，影响图像识别、分类。图像归一化就是将图像转换到唯一的标准形式以抵抗各种变换，从而消除同类图像不同变形体之间的外观差异。也称为图像灰度归一化。 [J,T]=histeq(I);%J为输出图像，T为变换矩阵 代码： H=imread('View.jpg'); I=rgb2gray(H); [J,T]=histeq(I); %原图 figure(1); subplot(2,2,1);imshow(I);title('original gray'); subplot(2,2,2);stem(imhist(I));title('original gray 直方图'); subplot(2,2,3);imshow(J);title('original gray归一化'); subplot(2,2,4);stem(imhist(J));title('original gray 归一化直方图'); %变暗（gamma变换） Low=imadjust(I,[],[],5); [J1,T]=histeq(Low); figure(2); subplot(2,3,1);imshow(Low); title('暗图Gamma=5');

subplot(2,3,2);imshow(J1); title('暗图Gamma=5归一化'); subplot(2,3,3);stem(imhist(J1)); title('暗图直方图Gamma=5'); %变亮（gamma变换） High=imadjust(I,[],[],0.2); figure(2); [J2,T]=histeq(High); subplot(2,3,4);imshow(High);title('亮图gamma=0.2'); subplot(2,3,5);imshow(J2);title('亮图gamma=0.2归一化'); subplot(2,3,6);stem(imhist(J2));title('亮图直方图gamma=0.2'); 结果：

数字图像处理报告 图像二值化

数字图像处理实验报告 实验二灰度变换 实验目的：通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法 实验内容： 掌握基本的灰度变换：图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1．图像反转、对数变换、幂次变换 I=imread('fengjing.jpg'); J=im2double(I); subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图'); K=255-I; subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转'); L=3.*log(1+J); subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3'); M=10.*log(1+J); subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10'); N=10.*(J.^0.2); subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2'); P=10.*(J.^2.5); subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换，γ=2.5'); 2．图象二值化 方法一：

I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I); for i=1:m for j=1:n if I(i,j)<128 I(i,j)=0; else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256 I(i,j)=255; end end end subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二： I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); J=find(I<128); I(J)=0; J=find(I>=128); I(J)=255; title('图像二值化（阈值为128）'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');

图像预处理方法

预处理就是在图像分析中，对输入图像进行特征抽取等前所进行的处理。输入图像由于图像采集环境的不同，如光照明暗程度以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声，对比度不够等缺点。另外，距离远近，焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定。为了保证人脸图像中人脸大小，位置以及人脸图像质量的一致性，必须对图像进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，滤除干扰、噪声，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取的可靠性. 人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。归一化工作的目标是取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像[4]。 2.1 几何规范化 由于图像在提取过程中易受到光照、表情、姿态等扰动的影响,因此在识别之前需要对图像做归一化的预处理[4],通常以眼睛坐标为基准点,通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换对人脸图像进行归一化。因为人脸虽然是柔性的三维曲面,同一人脸因表情变化会有差异,但相对而言人的两眼之间的距离变化不会很大,因此双眼的位置及眼距,就成为人脸图像归一化的依据。 定位眼睛到预定坐标,将图像缩放至固定大小。通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换,可以对人脸图像做几何规范化处理,仿射变换的表达式为: ]100][1,,[]1,,[323122 211211 a a a a a a v u y x = (2-1) 其中(u,v)表示输入图像中像素的坐标(x,y)表示输出图像中像素的坐标。将上式展开可得 32221231 2111u a x a v a u a y a v a ++=++= (2-2) 平移变换就是给图像中的所有点的坐标都加上u ?和v ? ,其变换表达式为

图像二值化算法研究与实现

图像二值化算法研究与实现 摘要：图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对VC++ 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了图像二值化算法以及利用VC++软件工具进行算法的实现。论文重点实现了图像分割技术中常用灰度图像二值化算法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；二值化；VC++； 1.引言 1.1 图像与数字图像 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 数字图像：数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。图像处理的基础是数字，主要任务是进行各种算法设计和算法实现。 图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。初创期开始与20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理。在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特别是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够担当起图形图像处理的任务。超大规模集成电路（Very Large Scale Integration, VLSI）的出现更使处理速度大大提高，设备造价也进一步降低，极大地促进了图形图像系统的普及和应用。20世纪90年代是图像处理技术的实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理速度的要求极高。 1.3 图像二值化原理及意义 图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设定某一阈值将灰度

图像二值化中阈值选取方法研究

目录 摘要 ................................................................. III Abstract............................................................... IV 第一章绪论. (1) 1.1 图像与数字图像 (1) 1.2 数字图像处理技术内容与发展现状 (2) 1.3 灰度图像二值化原理及意义 (4) 第二章软件工具——MATLAB (6) 2.1 MATLAB概述 (6) 2.2 MATLAB的工作环境 (6) 2.3 MATLAB图像处理工具箱 (8) 2.4 工具箱实现的常用功能 (9) 第三章图像二值化方法 (11) 3.1 课题研究对象 (11) 3.2 二值化方法研究动态 (13) 3.3 全局阈值法 (18) 3.4 局部阈值法 (18) 第四章 Otsu方法和Bernsen方法 (20) 4.1 Otsu算法分析 (20) 4.2 Otsu方法流程图 (22) 4.3 Bernsen算法分析 (23) 4.4 Bernsen方法流程图 (23) 第五章 Otsu方法和Bernsen方法实验比较 (25) 5.1 Otsu方法实验结果分析 (25)

5.2 Bernsen方法结果分析 (27) 5.3 0tsu方法和Bernsen方法实验结果比较 (28) 5.4 结论 (29) 结束语 (31) 参考文献 (32) 致谢 (33) 附录：源代码 (34)

摘要 在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理，二值化，Matlab，Otsu算法，Bernsen算法

灰度图像二值化方法matlab代码

OTSU算法代码： I=imread('****'); th=graythresh(I); J=im2bw(I,th); subplot(121) imshow(I); subplot(122) imshow(J); Bernsen算法代码： clc; clear all close all I=imread('****'); [m,n] = size(I); I_gray=double(I); T=zeros(m,n); M=3; N=3; for i=M+1:m-M for j=N+1:n-N max=1;min=255; for k=i-M:i+M for l=j-N:j+N if I_gray(k,l)>max max=I_gray(k,l); end if I_gray(k,l)

for i=1:m for j=1:n if I_gray(i,j)>T(i,j) I_bw(i,j)=255; else I_bw(i,j)=0; end end end subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(I_bw); 改进的Bernsen算法代码：clc; clear all close all I=imread('****'); I_gray=double(I); [m,n] = size(I); a=0.3; A=0;T1=0;S=0; for i=1:m for j=1:n A=A+I_gray(i,j) ; end end A=A*0.9; while(S

灰度图像二值化方法研究

灰度图像二值化方法研究 摘要:在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术和边缘检测中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；边缘检测；二值化；Matlab；Otsu算法；Bernsen算法 Gray image binarization method Abstract:Human beings obtain a lot of information, among which the visual information is about 60%, the sense of hearing about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for human beings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an important technology in image pre-processing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth. In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced; then, the development of Matlab7.0 and its application in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on Matlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology and Marginal Detection , such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and compares the experimental results of the above algorithms. Keywords:Image processing；Marginal Detection；Binarization, Matlab；Otsu algorithm；Bernsen algorithm

数字图像处理综合作业2

综合作业二 ( 春季学期 ) 一．对X1照片图像增强 (3) 1.1 直方图增强 (3) 1.1.1 直方图拉伸增加对比度 (3) 1.1.2直方图均衡 (4) 1.2 伪彩色增强 (5) 1.2.1等密度分割法 (5) 1.2.2多波段合成伪彩色显示 (8) 二．对x2照片图像增强 (10) 2.1 滤波 (10) 2.1.1各种滤波器 (10) 2.1.2 中值滤波 (12) 2.1.3 二阶butterworth滤波 (14) 2.2 直方图增强 (16) 三．边缘提取及增强 (18) 3.1 对x1边缘提取及复合 (18) 3.1.1 对x1边缘提取 (18) 3.1.2 对x1边缘复合 (19) 3.2对x2边缘提取及复合 (20)

3.2.1 直接对原图x2边缘提取 (20) 3.2.2 去噪后边缘提取 (21) 3.2.3 对x2边缘复合 (22)

一．对X1照片图像增强 1.1 直方图增强 1.1.1 直方图拉伸增加对比度 为了增强图像，观察x1，我们考虑增加图像的对比度，看是否能使图像更清晰。 具体的编程思路是，读入x1图像，运用matlab自带的imadjust函数，对比所得结果，具体程序见附录1.1.1（a），实验结果见图1.1.1（1）。 1.1.1（a） 结论：由图1.1.1（a）对比发现，左右两边基本没有区别，基本没有图像增强效果。我们考虑到运用imadjust函数可以得到原图的负片，即将原灰度图白色的地方变成黑色，黑色的地方变成白色，这种效果可能使X1图像自身对比更鲜明，起到图像增强的作用，具体程序见附录1.1.1（2），实验结果见图1.1.1（b）。

灰度图像二值化处理

内蒙古科技大学本科毕业论文 二〇一二年四月

摘要 本文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；还介绍了灰度图像和图像二值化的概念及其表示形式；对图像灰度化和图像二值化的优缺点作了简单的的介绍；重点介绍了灰度图像的二值化方法研究，其包括的内容有二值化研究动态和研究方法；对全局阈值法；局部阈值法这两种方法进行了研究讨论。关键字：图像处理、二值化、图像、阈值

Abstract This paper introduces the image and digital image processing technology of some concepts and related knowledge; also introduced the gray-scale image and the images of the two values of the concept and its representation; grayscale images and images of the two values of the advantages and disadvantages to make simple introduction; mainly introduces two gray image binarization method, its includes the contents of two values of research and research methods; the global threshold method; local threshold method, the two methods are discussed. Keywords:image processing, image, threshold value of two,

灰度图像二值化方法matlab代码[1]

Bernsen算法代码： clc; clear all close all I=imread('****'); [m,n] = size(I); I_gray=double(I); T=zeros(m,n); M=3; N=3; for i=M+1:m-M for j=N+1:n-N max=1;min=255; for k=i-M:i+M for l=j-N:j+N if I_gray(k,l)>max max=I_gray(k,l); end if I_gray(k,l)T(i,j) I_bw(i,j)=255; else I_bw(i,j)=0; end end end subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(I_bw);

改进的Bernsen算法代码：clc; clear all close all I=imread('****'); I_gray=double(I); [m,n] = size(I); a=0.3; A=0;T1=0;S=0; for i=1:m for j=1:n A=A+I_gray(i,j) ; end end A=A*0.9; while(Smax max=I_gray(k,l); end if I_gray(k,l)

数字图像处理(第二版)编程试题答案

四．编程题 1.对于24位真彩色测试图像girl，编程分别统计其R、G、B分量的直方图，并显示直方图结果。 解：程序及结果如下： I=imread('girl.bmp'); R=I(:,:,1); [REDcounts,x] = imhist(R); G=I(:,:,2); [Greencounts,y] = imhist(R); B=I(:,:,3); [Bluecounts,z] = imhist(R); figure; subplot(222);imshow(R);title('红'); subplot(223);imshow(R);title('绿'); subplot(224);imshow(R);title('蓝'); figure; subplot(222);imhist(R); subplot(223);imhist(G); subplot(224);imhist(B);

2. 采用Robert算子对灰度测试图像lena进行边缘检测，编程并显示结果。解：程序及结果如下： I=imread('lena.bmp'); figure,imshow(I); BW=edge(I,'robert',0.09); figure,imshow(BW) 3.编程实现对灰度测试图像airplane进行水平镜像，垂直镜像和对角镜像变换，显示各种镜像结果。 解：程序及结果如下： I=imread('airplane.bmp'); I=double(I); H=size(I); I_fliplr(1:H(1),1:H(2))=I(1:H(1),H(2):-1:1); imshow(uint8(I_fliplr)); figure; I_flipud(1:H(1),1:H(2))=I(H(1):-1:1,1:H(2)); imshow(uint8(I_flipud)); figure; I_fliplr_flipud(1:H(1),1:H(2))=I(H(1):-1:1,H(2):-1:1); imshow(uint8(I_fliplr_flipud));

图像二值化及模板匹配matlab实现

图像二值化 图像的二值化处理(4张) 就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。 使用matlab编程实现两幅图像的块匹配操作 其中 rgb_image=imread('A.bmp'); gray_image=rgb2gray(rgb_image); image=double(gray_image); ed_image=image; rgb_back=imread('B.bmp'); 红色部分表示要匹配的两张图片 附件所含文件： 附件中m文件代码： 复制内容到剪贴板 代码: clear; echo off; % for g=267 % a1=imread([num2str(g),'.jpg']); rgb_image=imread('A.bmp'); gray_image=rgb2gray(rgb_image);

image=double(gray_image); ed_image=image; rgb_back=imread('B.bmp'); gray_back=rgb2gray(rgb_back); back=double(gray_back); [y1,y2,x1,x2]=rowcol(back,image); [M,N]=size(back); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %相关系数法%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=x1:5:x2 for j=y1:5:y2 I=image(i:i+4,j:j+4);%块 T=back(i:i+4,j:j+4); aver_I=mean(mean(I));%块均值 aver_T=mean(mean(T)); sub_I=I(1:5,1:5)-aver_I;%每块与均值之差 squ_sub_I=sub_I.*sub_I;%差值平方 sum_sub_I=sum(sum(sub_I)); %差值之和 sum_squ_sub_I=sum(sum(squ_sub_I));%差值平方和 sub_T=T(1:5,1:5)-aver_T; squ_sub_T=sub_T.*sub_T; sum_sub_T=sum(sum(sub_T)); sum_squ_sub_T=sum(sum(squ_sub_T)); mul=sub_I.*sub_T; sum_mul=sum(sum(mul)); %分子 R=sum_mul/((sqrt(sum_squ_sub_I))*(sqrt(sum_squ_sub_T))); if R>0.9 image(i:i+4,j:j+4)=255; end end end image(x1:x2,y1)=255; image(x1:x2,y2)=255; image(x1,y1:y2)=255; image(x2,y1:y2)=255; h=mat2gray(image); figure,imshow(h) ed1=edge(ed_image,'canny',0.08); ed2=edge(ed_image,'prewitt',14); ed=ed1&ed2; % figure,imshow(ed) % figure,imshow(ed1) % figure,imshow(ed2)

图片的黑白处理(二值化)

图片的黑白处理（二值化） 原始圖片 黑白處理后圖片 原始圖片： 黑白處理后圖片： 部分处理代码： https://www.sodocs.net/doc/e012339817.html, code …… Dim ts2 As IThresholder = New GlobalMeanThreshold(inbmp) Dim tsBMP As New Bitmap(PictureBox1.Width, PictureBox1.Height) ts2.RenderToBitmap(tsBMP) PictureBox6.Image = tsBMP PictureBox6.Height = PictureBox1.Height PictureBox6.Width = PictureBox1.Width PictureBox6.Left = 0 PictureBox6.Top = 0 …… 理论知识： 灰度图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。 灰度图像的二值化没有固定的算法,根据图像区域中目标物体的不同而有不同的二值化算法.目前最主要的方法有：最大值法，平均值法，加权平均值法 如下边代码： Private Function SetBitMapToBlackAndWhite(bmp As Bitmap) As Bitmap