基于MATLAB的阈值图像分割算法比较与应用

图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的核心任务，它涉及到将图像分解成多个具有特定特征的区域，从而帮助识别、提取和理解图像内容。本文，陈沫同学的本科毕业论文深入探讨了"基于阈值的图像分割方法"，这一主题在图像分析中扮演着关键角色。 首先，论文明确了图像分割的定义，强调其在实际应用中的广泛需求，如目标检测、医学影像分析、机器视觉等。基于阈值的图像分割是其中一种常用策略，它依赖于找到一个或一组数值，将图像像素分为前景和背景两类。 论文主要分为三个部分来讨论阈值选取的方法： 1. **全局阈值选取**：这部分介绍了几种常见的方法，包括： - **p-分位数法**：通过计算像素值的分布，选择分割点在一定百分比位置的阈值。 - **迭代方法**：通过反复调整阈值直到达到某种优化标准，如最大类间方差。 - **直方图凹面分析**：寻找图像直方图中具有明显凹陷区域的阈值。 - **熵方法**：利用图像灰度信息的不确定性来确定阈值。 - **最小误差阈值**：通过最小化分割后的误差来选择阈值。 2. **基于区域的全局阈值选取**：这部分方法关注整个图像区域的整体特性，例如： - **简单统计法**：利用区域内的像素平均值或中位数作为阈值。 - **直方图变化法**：考虑图像灰度变化趋势来选择阈值。 - 其他区域相关的方法，如自适应阈值选取。 3. **局部阈值法和多阈值法**：这些方法更灵活地处理图像的空间变异性，包括： - **局部阈值（动态阈值）**：根据图像局部特性动态调整阈值。 - **阈值插值法**：通过插值技术平滑地确定多个阈值。 - **水线阈值算法**：根据图像边缘信息进行阈值分割。 - **小波多域值方法**：利用小波变换在不同尺度上提取特征选择阈值。 - **边界点的递归多域值方法**：结合边界信息进行分割。 - **均衡对比度递归多域值方法**：保持分割结果对比度的一致性。 论文通过MATLAB平台对这些方法进行了实际操作和比较，旨在评估它们的性能，包括分割效果、计算效率和适用场景。最后，论文总结了各种阈值分割方法的优点和局限性，并给出了它们在不同应用场景下的适用范围，为实际问题的解决提供了有价值的参考。 这篇论文不仅介绍了基于阈值的图像分割的基本原理，还通过实际实验和案例分析深入探讨了不同阈值选取策略，对于图像处理专业人士和对图像分割感兴趣的读者来说，是一份有价值的研究资料。