基于Otsu算法的图像分块分割实验

"本次实验是关于数字图像处理的图像分割，使用了Otsu算法进行阈值分割，并通过分块策略解决光照影响。实验中，将米粒图像的像素标记为255，背景标记为0。" 在图像处理领域，图像分割是一项核心任务，它旨在将图像划分为不同的区域或对象，以便于后续的分析和理解。在这个第五次实验中，目标是对一张包含米粒的图像进行分割，使得米粒与背景得以区分。由于米粒的灰度值相近，选择了一种基于单阈值的方法——Otsu算法。Otsu算法是一种自适应的二值化方法，通过最大化类间方差来自动确定最佳阈值，从而有效地将图像分成前景和背景两部分。 然而，原始图像存在垂直方向的光照不均匀问题，这会影响Otsu算法的效果。为解决这个问题，实验采用了分块策略，将图像在行和列方向上分割成多个小块，确保每一块内部的光照条件相对一致。这样，每个小块可以独立应用Otsu算法，减少了光照污染的影响。实验分别尝试了仅在行方向(iNum=8,jNum=1)和行、列两个方向(iNum=8,jNum=8)进行分块，结果表明，仅行方向的分块已经能显著改善分割效果，因为原图的光照变化主要发生在垂直方向。 实验结果分析显示，未经分块直接应用Otsu算法会导致底部区域分割效果不佳，这是光照影响造成直方图混合，使得阈值难以准确确定。分块后，光照强度不同的区域不再互相干扰，分割效果明显提升。然而，即使进行了分块，仍然存在噪声，这可能是由于原始图像本身就含有噪声。为提高分割质量，可以在图像分割前先进行滤波降噪处理，例如使用中值滤波或高斯滤波等方法。 这个实验展示了如何结合Otsu算法与分块策略来优化光照不均图像的分割效果，同时也揭示了噪声对分割结果的影响及可能的解决方案。通过这样的实践，可以深化对图像处理技术的理解，尤其是针对复杂光照条件下的图像分割问题。