这篇主要关注于图像的二值化，即在灰度化的基础上，进行阈值分割。二值化的方法很多，事实上，在图像进行处理的时候，能够完美的分割出目标区域，那么已经成功了一大半，可见二值化的重要性。本文主要介绍三种二值化方法。
1.固定阈值法，设定好阈值，大于该阈值的像素点设为255，否则为0，这是最简单的，效果也是最不稳定的。
<span style="font-size:14px;"><span style="font-size:10px;">public void SimBinary(){
toGray();//灰度化
int Threshold = 128;
for (int y = 0; y < h; y++) {
for (int x = 0; x < w; x++) {
if(data[x + y * w] < Threshold){
data[x + y * w] = 0;
}else{
data[x + y * w] = 255;
}
}
}
}</span></span>运行效果如下：
2.循环法 （参考：图像处理之常见二值化方法汇总）
1. 一个初始化阈值T，可以自己设置或者根据随机方法生成。
2. 根据阈值图每个像素数据P(n,m)分为对象像素数据G1与背景像素数据G2。(n为
行，m为列)
3. G1的平均值是m1, G2的平均值是m2
4. 一个新的阈值T’ = (m1 + m2)/2
5. 回到第二步，用新的阈值继续分像素数据为对象与北京像素数据，继续2～4步，
直到计算出来的新阈值等于上一次阈值。
代码如下：
<span style="font-size:14px;"> public void IterBinary(){
toGray();
int Threshold = 128;
int preThreshold = 256;
while (Math.abs(Threshold-preThreshold) > 4){
int s1 = 0;
int s2 = 0;
int f1 = 0;
int f2 = 0;
for (int y = 0; y < h; y++) {
for (int x = 0; x < w; x++) {
if(data[x + y * w] < Threshold){
s1 += data[x + y * w];
f1++;
}else{
s2 += data[x + y * w];
f2++;
}
}
}
preThreshold = Threshold;
Threshold = (int)((s1/f1+s2/f2)/2);
}
for (int y = 0; y < h; y++) {
for (int x = 0; x < w; x++) {
if(data[x + y * w] < Threshold){
data[x + y * w] = 0;
}else{
data[x + y * w] = 255;
}
}
}
}</span>效果如下：
3.大津阈值法(参考：自适应阈值算法（大津阈值法）)
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均
灰度记为μ,类间方差记为g。假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有:
ω0=N0/ M×N (1)
ω1=N1/ M×N (2)
N0+N1=M×N (3)
ω0+ω1=1 (4)
μ=ω0*μ0+ω1*μ1 (5)
g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ)^2 (6)
将式(5)代入式(6),得到等价公式:
g=ω0ω1(μ0-μ1)^2 (7)
采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值T,即为所求。
代码如下：
<span style="font-size:14px;">public void Otsu(){
toGray();
int num = h*w;
int[] hist = hist();
int sum = math.sum(hist);
double[] res = new double[256];
double m1=0,m2=0,w1=0,w2=0;
for(int k=0;k<256;k++){
for(int i=0;i<k;i++){
m1 +=hist[i];
}
w1 = m1/num;
w2 = 1-w1;
m2 = (sum-m1)/(255-k);
m1 = m1/(k+1);
res[k] = w1*w2*Math.abs(m1 - m2)*Math.abs(m1 - m2);
}
int Threshold = math.maxIndex(res); //获得最大值的下标
for (int y = 0; y < h; y++) {
for (int x = 0; x < w; x++) {
if(data[x + y * w] < Threshold){
data[x + y * w] = 0;
}else{
data[x + y * w] = 255;
}
}
}
}</span>运行效果如下：
以上就是java 图像的二值化与大津阈值法的内容，更多相关内容请关注PHP中文网（m.sbmmt.com）！
