数字图像处理基础：阈值选择与应用

"阈值选择-数字图像处理ppt教程" 在数字图像处理领域，阈值选择是一个关键的步骤，特别是在图像二值化过程中。这个过程涉及到将原始的灰度图像转化为黑白图像，以便于后续的分析和处理。描述中提到的“利用灰度直方图求双峰或多峰”是指通过分析图像的灰度分布来确定合适的阈值。灰度直方图是图像统计特性的一种可视化表示，它显示了图像中各个灰度级的像素数量。如果图像包含明显的前景和背景区域，直方图通常会出现两个或多个峰值，这些峰值代表了图像中不同区域的灰度集中。 选择阈值时，理想的情况是在前景和背景灰度分布之间找到一个谷底，这个谷底处的灰度值可以作为阈值。这样可以确保大部分前景像素被归为一类（例如白色），大部分背景像素被归为另一类（例如黑色）。这种方法有助于提高二值化图像的清晰度和对比度，使得图像中的特征更加明显。 图像处理是一个广泛的领域，包括多个子领域和应用。例如，第一章提到了QQ网络相册的照片存储和编辑、社交网站上的脸部识别和定位、Photoshop图像编辑软件的使用、人脸识别系统、指纹考勤、医学成像（如CT）、天气预报中的卫星图像分析、考古图像修复以及手机拍照后的图像拼接等，这些都是数字图像处理技术的实际应用。 在数字图像的表示中，每个像素由其位置坐标(x, y)和对应的灰度值f(x, y)定义，灰度值通常在0到255之间，这在8位灰度图像中是标准的取值范围。数字图像处理可以分为三个层次：低级处理，如降噪和对比度增强，保持图像的基本结构；中级处理，如边缘检测和轮廓提取，关注图像的特征；高级处理，涉及图像分析和识别，更接近人类视觉理解。 获取数字图像的方法主要包括扫描仪和数码相机，这两种设备能够将现实世界的景象转化为数字形式。图像处理通常包括一系列步骤，如图像获取、增强、复原、压缩、分割、表示与描述以及目标识别。每一阶段都涉及不同的算法和技术，以优化图像质量和提取有用信息。 在学习和实践中，了解和掌握这些基本概念和技术是至关重要的，因为它们构成了数字图像处理领域的基础，并在众多实际应用中发挥着关键作用。例如，理解灰度直方图和阈值选择可以帮助我们有效地处理图像，提取关键信息，从而在诸如医学诊断、安全监控、自动驾驶汽车等场景中实现更准确的图像分析。