光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法

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"光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法,通过检测波峰点和波谷点实现目标与背景的分离" 在图像处理领域,尤其是在工业图像分析中,由于环境因素如不均匀光照的影响,往往会导致图像质量下降,从而影响后续的图像分析。针对这一问题,一种灰度波动局部阈值分割算法被提出,它能够有效地处理光照不均匀的图像。 该算法的核心是检测图像中的灰度波动,即波峰点和波谷点。波峰点指的是灰度值在水平和垂直方向上连续上升后达到的一个局部最大值,而波谷点则是灰度值连续下降后的局部最小值。通过对图像进行水平和垂直方向的扫描,可以提取出这些特征点。算法首先遍历图像的每一行,对于每一行中的每个像素,比较其前一个和后一个像素的灰度值,以判断当前像素是否为波峰或波谷。 当找到满足特定波动幅度阈值的波峰或波谷时,算法会在这些点之间设置浮动阈值。浮动阈值的确定基于波峰和波谷之间的灰度差,将这个范围内的像素划分为目标区域(高灰度值)和背景区域(低灰度值)。为了提高分割效果,算法会分别对水平和垂直方向上的阈值图像进行相交操作,这样可以结合两个方向的信息,进一步消除噪声和误分割,得到最终的分割图像。 在提供的代码段中,`MatAutoHThreshold`函数是实现这一过程的一部分。它遍历输入图像`src`的每一行,计算每个像素的上下文信息(波峰或波谷),并使用`thresh`参数作为波动幅度阈值。通过`ext_log`矩阵记录每个像素的波峰或波谷标记,然后寻找相邻的波峰和波谷,用`ThrRatio`来设定阈值,实现局部阈值分割。 这个算法的优点在于它能够适应光照不均匀的环境,提高了分割的准确性。同时,由于使用了局部阈值,它对光照变化的鲁棒性更强,能够更好地保留图像的细节。然而,这种方法可能在复杂场景下,例如目标与背景灰度值接近或存在大量噪声时,效果可能会受到影响。因此,在实际应用中,可能需要结合其他图像预处理技术,如直方图均衡化、滤波等,来进一步优化分割结果。