基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

1.阈值化分割原理 通过对图像的灰度直方图进行数学统计，选择一个或多个阈值将像素划分为若干类。一般情况下，当图像由灰度值相差较大的目标和背景组成时，如果目标区域内部像素灰度分布均匀一致，背景区域像素在另一个灰度级上也分布均匀，这时图像的灰度直方图会呈现出双峰特性。 在这种情况下，选取位于这两个峰值中间的谷底对应的灰度值T作为灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较的结果将图像中的像素划分到两个类中。像素灰度值大于阈值T的像素点归为一类，其余像素点归为另一类。经阈值化处理后的图像g(x,y)定义为： 其中f(x,y)为原图像，T为灰度阈值，g(x,y)为分割后产生的二