数字图像处理中全局阈值的求法? 数字图像处理阈值分割

数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？ 列举一些常用的算法以及优缺点，谢谢~ 多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。。数字图像处理：阈值分割与边缘检测之间的关系？ 1 阈值分割是为了突出图像中我们感兴趣的部分的方法，通过二值化（或多值化）以后目标物体会以特定的灰度值呈现出来，主要侧重在物体本来就已经有灰度特征，使用阈值分割将其表现出来.边缘检测是为了找出物体边缘的方法，主要侧重的是通过算法体现边缘的灰度特征.2 二值阈值分割的重点在于找二值化的阈值，然后利用阈值将目标和背景分离.大多数边缘检测的重点在于确定差分算子，进行邻域内的灰度差分.3 一般的处理过程为先边缘检测得到差分的灰度图，然后使用阈值分割二值化.4 平时我们说的这两个概念都比较模糊；属于有交集的那种.如果边缘的灰度本来就突出不需要算法处理就可以直接二值化体现，那阈值分割就可以算是边缘检测的方法了.如果边缘不突出需要先利用差分算子或其他方法突出边缘，那阈值分割只是体现边缘的手段.数字图像处理 关于Otsu法选择最大化类间方差的阈值k （） 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。我这也有段求阈值的，你可以参考下hist=zeros(256，1)；直方图threshold=128；初始阈值计算直方图for i=1：heightfor j=1：widthm=I_gray(i，j)+1；hist(m)=hist(m)+1；endendhist=hist/(height*width)；落在每一灰度级上的概率avg=0；for m=1：256avg=avg+(m-1)*hist(m)；endtemp=0；for i=1：256p1=0；avg1=0；avg2=0；T_current=i-1；当前分割阈值for m=1：T_current-1p1=hist(m)+p1；低灰度级概率总和endp2=1-p1；高灰度级概率总和for m=1：256if mavg1=avg1+(m-1)*hist(m)；elseavg2=avg2+(m-1)*hist(m)；endendavg1=avg1/p1；avg2=avg2/p2；D=p1*(avg1-avg)^2+p2*(avg2-avg)^2；if D>；=tempfinalT=T_current；temp=D；endend数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？ 列举一些常用的算法以及优缺点，谢谢~ 5 测试计量技术及仪器博士 34 人赞同了该回答 多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。。数字图像处理中分割算法的研究！求大神 具体指的什么？是原理啊还是编程实现？数字图像处理中全局阈值的求法？ 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。我这也有段求阈值的，你可以参考下hist=zeros(256，1)；直方图threshold=128；初始阈值计算直方图for i=1：heightfor j=1：widthm=I_gray(i，j)+1；hist(m)=hist(m)+1；endendhist=hist/(height*width)；落在每一灰度级上的概率avg=0；for m=1：256avg=avg+(m-1)*hist(m)；endtemp=0；for i=1：256p1=0；avg1=0；avg2=0；T_current=i-1；当前分割阈值for m=1：T_current-1p1=hist(m)+p1；低灰度级概率总和endp2=1-p1；高灰度级概率总和for m=1：256if mavg1=avg1+(m-1)*hist(m)；elseavg2=avg2+(m-1)*hist(m)；endendavg1=avg1/p1；avg2=avg2/p2；D=p1*(avg1-avg)^2+p2*(avg2-avg)^2；if D>；=tempfinalT=T_current；temp=D；endend想要做灰度图像的阈值分割，求出阈值后，为什么不能显示处理后的图像？谢谢 用自己的灰度图片试了你的程序，没发现有错误。你一步一步检查一下 看看I图像对不 是什么格式的double还是uint8还是什么的 然后检查level阈值 是不是在0-1之间

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