envi怎么利用图像阈值进行图像分割

envi是一款专业的遥感图像处理软件，利用图像阈值进行图像分割在envi中可以通过以下步骤实现。

首先，打开需要进行图像分割的遥感图像文件。在envi界面的菜单栏上选择"File"，然后选择"Open"或者"Open As"来导入图像文件。

接着，在envi界面的菜单栏上选择"Image"，然后选择"Threshold"来进入图像阈值操作界面。在弹出的对话框中，可以设置阈值的类型和数值。

然后，选择需要进行分割的图像波段。可以通过点击"Select a Band"按钮来选择感兴趣的波段，也可以选择多个波段进行分割。

接下来，设置阈值的类型和数值。可以选择二值化、多阈值或自动阈值等不同的阈值类型，然后根据图像的特点设置合适的阈值数值。

在设置好阈值后，可以点击"OK"按钮来执行图像分割。envi会根据阈值将图像中小于或大于阈值的像素划分到不同的区域。

最后，保存分割后的图像。可以在envi界面的菜单栏上选择"File"，然后选择"Save As"来保存分割后的图像，可以选择保存为不同的图像格式。

通过以上步骤，可以利用envi中的图像阈值操作进行图像分割。分割后的图像可以用于进一步的分析，如目标提取、景观分类等。

相关问题

envi软件如何进行阈值分割

在ENVI软件中，进行阈值分割的步骤如下：

1. 打开需要进行阈值分割的图像。

2. 选择“Image Processing”菜单，然后选择“Thresholding”。

3. 选择“Maximum Likelihood”算法，该算法可以自动计算最佳阈值。

4. 调整“Minimum Cluster Size”参数，以确定要分割的最小像素数。

5. 点击“Apply”按钮，ENVI将自动执行阈值分割，并将结果显示在新的图像窗口中。

6. 可以调整阈值参数，以获得更好的分割结果。

7. 最后，保存分割后的图像。

envi灰度阈值分割

### ENVI 中实现灰度阈值分割的方法

在ENVI中执行基于阈值的图像分割可以通过多种方式完成，特别是对于具有不同灰度分布特性的遥感影像。当面对灰度分布较为简单的单峰图像时，可以直接利用峰值位置来设定阈值[^1]。

#### 导入数据并准备环境
为了开始操作，在ENVI环境中先加载待处理的TIF文件以及相应的标签PNG文件。通过菜单栏中的`File -> Open External File...`选项导入这些文件到工作区中。

#### 使用灰度分割工具
一旦完成了上述步骤，则可以在标签图片上点击鼠标右键，并选择`Properties`进入属性设置界面；接着切换至`Color Slice`页面配置所需的参数。这里能够定义多个区间范围及其颜色映射关系用于可视化展示不同的类别区域[^2]。

#### 计算最优阈值 t
针对更复杂的多模态直方图情形下寻找最佳分割界限t，可采用类间方差最大化准则来进行自动计算：

\[ g = w_0 \times w_1 \times (u_0 - u_1)^2 \]

其中\(w_i\)表示第i类像素占总数量的比例，而\(u_i\)则代表各类平均亮度水平。遍历所有可能取值求得使目标函数g达到极值的那个特定灰阶即为我们所寻之阈限t[^3]。

% MATLAB伪代码示例：计算Otsu's Method下的全局最优阈值
function threshold = otsu_threshold(image)
    % 获取图像尺寸大小
    [rows, cols] = size(image);
    
    total_pixels = rows * cols;
    
    hist_counts = imhist(image); % 统计各灰度级出现频数
    
    probabilities = hist_counts / sum(hist_counts); % 转化成概率密度形式
    
    cumulative_sum = cumsum(probabilities); % 累积和数组
    
    mean_values = find(cumulative_sum .* (1:length(probabilities))'); % 加权均值向量
    
    global_mean_level = dot((1:length(probabilities)), probabilities');
    
    between_class_variance = zeros(size(mean_values));
    
    for i=1:length(between_class_variance)-1
        if cumulative_sum(i) ~= 0 && cumulative_sum(i)~=1
            between_class_variance(i)=...
                ((global_mean_level*probabilities(i)*cumulative_sum(i))-mean_values(i))^2/(cumulative_sum(i)*(1-cumulative_sum(i)));
        end
    end
    
    [~, max_idx] = max(between_class_variance);
    
    threshold=max_idx; % 返回最大类间方差对应的索引作为最终选定的阈值
end

此段MATLAB脚本实现了经典的Otsu算法逻辑流程，可用于辅助理解如何编程实现自动化选取合适分界线的过程。当然实际应用过程中建议直接调用ENVI内置的相关功能模块以简化开发难度提高效率。